YOLOvME: определение видов зебр

Мы видели, как люди используют Ultralytics YOLOv5 для создания приложений оценки урожайности, обнаружения пластика в океане и проверки того, правильно ли человек носит маску. Мы обратились к нашему сообществу и попросили поделиться еще большим количеством способов использования YOLOv5 для решения их задач.

Кайо Кумабе — специалист по анализу данных из Кумамото, Япония. Кайо работает с YOLOv5 всего последний месяц, но ей нравится экспериментировать с инфраструктурой, потому что «это просто умно». Новичку в ИИ Кайо рекомендует уделить время настройке своей модели, даже если у тебя нет знаний в области Python или машинного обучения. Как правило, человеческому глазу бывает сложно различить тонкие нюансы во внешности. Кайо выдвинула гипотезу, что ИИ, напротив, сможет легко обнаружить эти тонкие различия.

Чтобы проверить это, Kayo собрал набор данных из трех разных видов зебр для обучения своей модели Ultralytics YOLOv5. Kayo создал модель YOLOv5 для обнаружения различных типов зебр. Эта модель сравнивает особенности животных и выдает результат, определяющий вид зебры.

В результате Kayo смог доказать свою гипотезу. Модель Ultralytics YOLOv5 смогла обнаруживать каждый вид зебр с высокой точностью, будучи обученной всего на 20 изображениях на каждый вид зебры. Нам было интересно узнать, как Kayo начал работать с компьютерным зрение, поэтому мы задали ему несколько вопросов.

Что побудило тебя выбрать Ultralytics YOLOv5 для задачи обнаружения видов зебр?#

"Я никогда не пробовал другую инфраструктуру для обнаружения объектов. Ultralytics YOLOv5 показалась простой, так как она не требовала сложного кодирования".

Какие аспекты Ultralytics YOLOv5 помогли тебе легко начать работу?#

"Я собрал всего по 20 изображений для каждого типа зебры, создал файлы разметки изображений и позволил Ultralytics YOLOv5 обучаться. Вот и все! Удивительно видеть, что YOLOv5 распознала виды зебр со 100% точностью! Возможно, хватило бы и менее чем 20 изображений".

Как ты начала заниматься машинным обучением и ИИ компьютерного зрения?#

«Некоторых моих клиентов интересует ИИ, поэтому я начала изучать его, чтобы расширить спектр своих услуг. Когда я столкнулась с ИИ компьютерного зрения, я была очень взволнована, потому что это выглядело как мой любимый фильм "Терминатор" в реальной жизни».

Какие еще проекты с использованием Ultralytics YOLOv5 у тебя на уме в будущем?#

"Я хотел бы находить своего ребенка среди множества учеников в школе. Это могло бы пригодиться в день спорта. Я хотел бы сделать это в виде приложения для iPhone". Чтобы посмотреть другие работы Kayo с Ultralytics YOLOv5, загляни в его LinkedIn и Twitter.

У тебя есть свой вариант использования Ultralytics YOLOv5?#

Этот вариант использования Ultralytics YOLOv5 для обнаружения зебр является отличным примером успеха YOLOv5 в классификации видов. Если мы применим эту нейронную сеть к другим различным видам животных, сможет ли YOLOv5 различить их? Насколько хорошо модель будет работать, если ты захочешь обнаруживать пешеходов на пешеходном переходе или прогнозировать ежегодный урожай сельскохозяйственных культур? Дай волю своему воображению! Отмечай нас тегом #YOLOvME в наших социальных сетях со своим собственным вариантом использования YOLOv5, и мы расскажем о твоей работе ML-сообществу.

Хочешь повеселиться с ИИ компьютерного зрения, но без написания кода?#

Все, что тебе нужно, — это идея. С Ultralytics Platform легко создавать модели с помощью YOLOv5 и воплощать свои идеи в жизнь. Мы делаем все простым и берем на себя всю сложную MLOps-рутину, поэтому тебе не нужно знать какой-либо код, чтобы наслаждаться ИИ. Начать работу легко, а создать свою первую модель машинного обучения еще проще.

Присоединяйся к Ultralytics Platform и наслаждайся магией ИИ уже сегодня#

Сейчас мы находимся на стадии бета-тестирования, и количество мест ограничено, поэтому обязательно зарегистрируйся сейчас!