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 hastalıkların araştırılması ve izlenmesiyle ilgili görüntü analizi için gerekli zamanı kısaltmada yararlı bir araç olduğunu kanıtladı. Martin birkaç işi bir arada yapıyor olsa da, işinin özü, "bilgisayar bilimi ve biyoloji arasındaki nokta" olarak tanımladığı bir sektör olan biyo-görüntü analizine odaklanıyor. Martin'in koloni izleme ve sayımıyla ilgili çalışmaları hakkında daha fazla bilgi edinmek istedik ve oturup kendisine birkaç soru sorduk.

YOLOv5 ile Tam Olarak Ne Yaparsınız?

Martin'in projeleri için YOLOv5 'i uygulamasının ardındaki mantık, nesne algılama, sınıflandırma ve sayma için mevcut süreçleri otomatikleştirme ihtiyacından kaynaklanıyor. Martin ayrıca YOLOv5 'i Uzun Vadeli Evrim Deneyi gibi durumlarda da kullanmayı hedefliyor.

Bakteriyel Koloni Sayımı

Laboratuvarlarda, agar plakaları üzerinde büyütülen bakteri kolonileri genellikle teknisyenler tarafından manuel olarak sayılır. Ne yazık ki manuel sayım hataya açık sonuçlara yol açabilir. Martin, bu sorunun üstesinden gelmek için sayım sürecini otomatikleştirmek üzere YOLOv5 'i kullandı. Bu yaklaşım, koloni tespiti ve sınıflandırması ile ilgili hata ve zamanı 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 yabani bir domuz veya geyik örneğini manuel olarak aramanın çok fazla zaman alabileceğini göz önünde bulunduran Martin, nesne algılamanın bu süreci kesinlikle optimize edebileceğini biliyordu. Burada YOLOv5 , bir hayvan kameranın görüş alanına girdiğinde vahşi yaşamın kolayca ve anında tespit edilmesini sağlayacak şekilde 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 Biri İçin 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 Biyo-görüntü analizi ve konfokal mikroskopide veri işleme odaklı dersler de veren bir araştırmacıdır. Martin'in üzerinde çalıştığı projenin arkasındaki motivasyon, bulaşıcı hastalık araştırması ve izlemesi için görüntü analizi sürecini optimize etmektir. Martin'in üç projesinin arkasındaki belgeleri ve ayrıntıları şu adreste bulabilirsiniz GitHub deposu. Buna ek olarak, Martin NEUBIASbiyoloji/mikroskopi alanında bilimsel görüntü analizi için en çok kullanılan araçları teşvik eden bir organizasyondur. eğitimli derin öğrenme modelleri model Hayvanat Bahçesi'nde.

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