YOLOvME: Bezelye Tespitini Kolaylaştırmak
Takayuki Nukui'nin verimli bezelye hasadı için YOLOv5 yapay zekasını nasıl uyguladığını keşfet—makine öğrenimini geleneksel tarımla harmanlıyor.
Takayuki Nukui, Tokyo, Japonya'dan bir Malzeme Veri Bilimcisi. ML ve malzeme biliminin pek olası bir ikili olmadığını düşünebilirsin, ancak Takayuki pek çok ML çözümünün kendi iş kolunda uygulanabileceğini fark etti.
Ancak Takayuki'nin ML'e başlamasının gerçek nedeninin mevcut rolüyle hiçbir ilgisi yok. Çocukluğu boyunca Takayuki'nin babası çiftçiydi. Sıklıkla, babasına çok zahmetli bir süreç olan bezelye hasadında yardım etmesi gerekirdi.
İnsan gözü için, bitki üzerindeki tüm bezelyeleri tespit etmek zor olabilir çünkü yaprakların arasında çok iyi kamufle olurlar. Hasat mevsimi boyunca Takayuki, olgunlaşmış her son bezelyeyi topladığından emin olmak için babasının tarlalarında defalarca gidip gelmek zorunda kalırdı. Bu zorlu süreç, Takayuki'nin o dönemde üzerinde çalıştığı görme tabanlı yapay zekanın bezelye hasadını basitleştirmeye nasıl yardımcı olabileceğini hayal etmesini sağladı.
Takayuki'nin bezelye tespiti uygulamasını Twitter üzerinde gördük ve Ultralytics YOLOv5 ile yaptığı çalışmaları hakkında daha fazla bilgi almak için kendisiyle konuştuk.
Şeker bezelyesini tespit etme sorununu çözmene yardımcı olması için Ultralytics YOLOv5'i nasıl seçtin?#
Başlangıçta Takayuki, YOLOv3'ten SSD'ye ve EfficientDet'e kadar çeşitli nesne tespiti modellerini denedi. Ancak bir yıl önce Takayuki YOLOv5'i denedi ve en iyi doğruluğu sağladığı için günümüze kadar bununla çalışmaya devam etti.
Ultralytics YOLOv5'in hangi yönleri onunla çalışmayı kolaylaştırdı?#
Takayuki için veri artırımı ve parametre evrimi gibi model doğruluklarını artırmaya yönelik önceden tasarlanmış mekanizmalar, Ultralytics YOLOv5 modelini kolaylaştırır. Bu durum normalde zahmetli bir program gerektirse de YOLOv5 basit bir kod eklenerek uygulanabilir. "Oluşturulan sürede sonuçları analiz edebildiğim ve modeli ince ayar yapabildiğim için mutluydum. Tabii ki etiketlemelere de zaman ayırdım!"
Gelecekte Ultralytics YOLOv5 ile hangi diğer zorlukları çözmek istersin?#
Takayuki seçeneklerini açık tutuyor: “Bunu çiftlikteki diğer mahsullerle denemek istiyorum. Sadece bu da değil, aklıma gelen her şeyle denemeye devam etmek istiyorum. Nesneleri tespit etmeye çalışarak keşfedebileceğim daha çok şey olduğunu düşünüyorum.”
Yapay zeka dünyasına yeni giren birine ne tavsiye edersin?#
"Her şeyden önce, nesne algılamanın zor olduğunu düşünen ve vizyon yapay zekasına başlamaktan çekinen kişilere Ultralytics YOLOv5 modelini tavsiye ederim. Bana göre YOLOv5, uygulanması en erişilebilir nesne algılama modelidir.
Ayrıca, daha az miktarda eğitim verisiyle kullanmayı denemeni öneririm. Veri Artırma önceden tasarlanmıştır ve genellikle şaşırtıcı derecede ilginç modeller üretir.”
Takayuki Nukui hayatını mühendislik ile küçük çiftliğinde sebze yetiştirmek arasında dengeliyor. Web sitesi, ML üzerine makaleler yayınladığı FarML'dir. Bezelye tespiti hakkındaki detaylı makalesine göz atabilirsin. Takayuki ayrıca kullanım örneklerini sıklıkla Twitter ve YouTube hesaplarında paylaşıyor.
Senin YOLOv5 kullanım örneğine de yer vermek istiyoruz! Öne çıkarılma şansı yakalamak için bizi sosyal medyada @Ultralytics etiketleyerek #YOLOvME ile paylaş.
