YOLOvME: загадочное дело о собачьих экскрементах

В следующий раз, прежде чем позволить собаке справить нужду во дворе соседа, подумай дважды. Бен Фарахманд столкнулся именно с такой проблемой: его дочь стала сообщать ему, что во дворе всё чаще появляются собачьи фекалии. Не зная, кто за этим стоит, Бен начал придумывать, как поймать виновника с поличным.

Нам захотелось узнать, чем закончилась эта история, поэтому мы встретились с Беном и задали ему несколько вопросов о его опыте работы с Ultralytics YOLOv5 и ИИ для компьютерного зрения.

Как ты создавал инструмент для обнаружения объектов?#

Определение проблемы#

«Я увидел проблему. Подумал: „Ладно, моя дочь играет во дворе и замечает там собачьи фекалии. Я хотел поговорить с человеком, который позволял собаке справлять нужду и не убирал за ней“, — рассказывает Бен. Ему нужно было найти решение получше, чем круглосуточно смотреть в окно.

Выбор подходящей модели МО#

После быстрого поиска в Google Бен обнаружил Ultralytics YOLOv5 и приступил к обучению своей модели. «Я нашёл несколько доступных моделей. У YOLOv5, судя по всему, была хорошая документация, поэтому я просто начал с неё». Затем Бен обратился к Twitter и подробно описал результаты своего наблюдения, заставив нас с нетерпением ждать продолжения.

Обучение модели МО#

Вначале Бен столкнулся с парой препятствий. Сначала его модель плохо обнаруживала маленьких собак, которые всё ещё оставались подозреваемыми в этом деле. Иногда модель классифицировала маленьких собак как птиц, а иногда вовсе их не замечала. В одном случае большая пушистая белая собака была классифицирована как овца. Чтобы решить эту проблему, Бен заменил небольшую нейросеть, которой пользовался, на более крупную — и добился успеха. Маленькие собаки больше не распознавались как птицы, а бывшая «овца» наконец была правильно определена как собака.

Удалось ли тебе поймать виновника?#

«Удалось. Обычно хозяева проходили мимо моего двора. Иногда это был отец, иногда дочь. Когда я изучил данные, то обнаружил, что отец всегда убирал за собакой, а дочь — нет». Похоже, ситуация в районе Бена улучшилась. «Мы написали им письмо и поговорили с ними, и с тех пор собачьих фекалий больше не появлялось. Но теперь всё это немного жутковато: иногда я выхожу на улицу и узнаю собак, которые проходят мимо. И невольно думаю, знают ли они, что я за ними наблюдаю».

Как ты начал работать с Ultralytics и YOLOv5?#

«Ну, случайно. Я знал об OpenCV и немного экспериментировал с ним ещё в аспирантуре. Но моя аспирантская программа была больше посвящена проектированию социальных проектов и не была связана с инженерией. Я просто немного возился с OpenCV. Недавно я понял, что могу сделать то, что задумал, но не был полностью уверен, что у меня получится. Ещё я не осознавал, насколько это просто. Спасибо вам за отличную документацию. Тому, кто её написал, нужно повысить зарплату».

Какие ещё задачи ты хотел бы решить с помощью Ultralytics YOLOv5?#

«Сейчас первым делом приходит на ум знак „Стоп“ в нашем районе, который водители постоянно проезжают не останавливаясь. Возможно, кто-то уже создал такое приложение, но я хотел бы выяснить, кто продолжает игнорировать знак. Правда, я не могу сказать, насколько законно было бы мне установить что-то подобное».

Бен Фарахманд — менеджер по продукту в небольшой образовательной компании Tuva Labs, которая развивает навыки работы с данными и помогает учителям включать реальные примеры в преподавание математики и естественных наук. Tuva Labs предоставляет наборы данных, уроки и ПО для построения графиков, позволяя включать в учебные программы уроки статистики на самые разные темы. Бен также основал FAZA — кооперативную настольную игру с захватывающим сюжетом в духе pulp-фантастики, переосмысляющую классическую историю о вторжении инопланетян.

Посмотри тред Бена в Twitter, в котором он рассказывает о истории с собачьими экскрементами.

Найди код Бена в его репозитории dog-detector на GitHub.