YOLOvME: Koloni Sayımı, Yayma Değerlendirmesi ve Yaban Hayatı Tespiti

Hiç sayısız görüntüyü, veriyi, sonucu vb. değerlendirmek zorunda kaldınız mı? Süreci daha karmaşık hale getirmek için, bu değerlendirmeleri hiç manuel olarak yapmak zorunda kaldınız mı? Elbette, bu inanılmaz derecede zaman alıcıdır.

Martin Schätz için YOLOv5, bulaşıcı hastalık araştırmalarında ve izlemede yer alan görüntü analizleri için gereken süreyi kısaltmada faydalı bir araç olduğunu kanıtladı. Martin tek bir işte birkaç iş yaparken, çalışmalarının özü, kendisinin "bilgisayar bilimi ve biyoloji arasındaki nokta" olarak tanımladığı bir sektör olan biyogörüntü analizine odaklanıyor. Koloni izleme ve sayma ile ilgili Martin'in çalışmaları hakkında daha fazla bilgi edinmek istedik, bu yüzden oturduk ve ona birkaç soru sorduk.

YOLOv5 ile Tam Olarak Ne Yapıyorsunuz?

Martin'in projeleri için YOLOv5'i uygulama mantığı, nesne tespiti, sınıflandırma ve sayma için mevcut süreçleri otomatikleştirme ihtiyacından kaynaklanıyor. Martin ayrıca YOLOv5'i Uzun Vadeli Evrim Deneyi gibi durumlar için de kullanmayı hedefliyor.

Bakteriyel Koloni Sayımı

Laboratuvarlarda, agar plakaları üzerinde yetiştirilen bakteri kolonileri genellikle teknisyenler tarafından manuel olarak sayılır. Ne yazık ki, manuel sayım hataya açık sonuçlara yol açabilir. Bu sorunu çözmek için Martin, sayım sürecini otomatikleştirmek üzere YOLOv5'i kullandı. Bu yaklaşım, koloni tespiti ve sınıflandırmasıyla ilişkili hata ve süreyi büyük ölçüde azalttı.

Mikroskobik Nesne Tespiti ve Sınıflandırması

Mikroskobik dünyada testler yapmak için sürüntüleri değerlendirmek gerekir. Bu hala çoğunlukla manuel olarak gerçekleştirilen bir süreçtir. Ve bildiğimiz gibi, manuel süreçler sonuçlarda hataya ve değişkenliğe daha yatkındır. Ek olarak, belirli şekillerin nesne tespiti için uygun araçlar mevcutken, çeşitli nesnelerin otomatik sayımı ve sınıflandırılması için daha özel araçlar bulunmaktadır.

Yaban Hayatı Tespiti ve İzlenmesi

"Meslektaşlarım ormanlarda ve diğer yerlerde yaban hayatını kaydediyor ve genellikle videoları manuel olarak inceliyorlar, yani oturup yüzlerce videoyu incelemek zorundalar."

Bir videoda bir yaban domuzu veya geyik örneğini manuel olarak aramanın çok uzun zaman alabileceği göz önünde bulundurulduğunda, Martin nesne tespitinin bu süreci kesinlikle optimize edebileceğini biliyordu. Burada, bir hayvan kameranın görüş hattına girdiğinde yaban hayatının kolayca ve anında tespit edilmesini sağlayan YOLOv5 uygulandı.

Makine Öğrenimi ve Vizyon Yapay Zeka Dünyasına Nasıl Girdiniz?

Martin, yüksek lisans derecesi için "görüntü analizine klasik yaklaşımlar" olarak adlandırdığı yaklaşımlar üzerinde çalıştı. Lisansını tamamlarken, o zamanlar sadece "evrişimli ağlar" olarak adlandırılan derin öğrenme hakkında giderek daha fazla konuşulmaya başlandı.

Martin bu dönemde, çok kullanışlı olmayan veri madenciliği üzerinde çalışıyordu. Verilerle bizzat ilgilenmek isteyen Martin, makine öğrenimi ve görüntü yapay zekası dünyasına dalmayı seçti.

YOLOv5'e Yeni Başlayan Birine Ne Önerirsiniz?

Şu anda, makine öğrenimi ve görüntü yapay zekasını öğrenme süreci oldukça karmaşık olabilir. Bir süredir görüntü yapay zekasını kullanan biri olarak Martin, başlamak isteyen herkes için üç noktaya değindi:

1. "Bir bilim insanı olarak, ilk seferde tam olarak anlamadığım her şeyi tekrar okuyabilmek için önce her şeyi okumayı tercih ederim." Modellerinizi eğitmeye başlamadan önce temel bir anlayış düzeyi kazanmak, süreci yeni başlayanlar için çok daha kolay hale getirecektir.
2. Ek olarak, Martin başkalarının kullanım örneklerini incelemenin faydasından bahsetti. Başkalarının neler yaptığını görmek, kullanımlarınız ve projeleriniz için size ilham verebilir.
3. Projelerinizi tekrar tekrar oynatın ve test edin. Bir şeyi değiştirmeniz gerektiğini fark ederseniz, geri dönün ve değişikliği yapın ve daha fazla test ve yineleme ile ilerlemeye devam edin.

Martin Schätz, BiyoGörüntü Analizi ve konfokal mikroskopide veri işlemeye odaklanan bir araştırmacı ve aynı zamanda öğretmenlik yapmaktadır. Martin'in üzerinde çalıştığı projenin arkasındaki motivasyon, bulaşıcı hastalık araştırması ve izlenmesi için görüntü analizi sürecini optimize etmektir. Martin'in üç projesinin arkasındaki belgelere ve ayrıntılara GitHub deposundan ulaşabilirsiniz. Ek olarak, Martin, bu eğitilmiş derin öğrenme modelleri de dahil olmak üzere, biyoloji/mikroskopide bilimsel görüntü analizi için en çok kullanılan araçları tanıtan bir kuruluş olan NEUBIAS'ın bir parçasıdır.

YOLOv5 kullanım örneğinizi biz de öne çıkarmak istiyoruz! Öne çıkma şansı için bizi sosyal medyada @Ultralytics etiketiyle #YOLOvME etiketiyle etiketleyin.