Zebra türlerinin tespiti gibi yenilikçi YOLOv5 uygulamalarını keşfedin ve topluluğumuzun zorlu görevler için yapay zekadan nasıl yararlandığını görün.
.webp)
Zebra türlerinin tespiti gibi yenilikçi YOLOv5 uygulamalarını keşfedin ve topluluğumuzun zorlu görevler için yapay zekadan nasıl yararlandığını görün.
İnsanların YOLOv5'i bir ürün verimi tahmin uygulaması oluşturmak, okyanustaki plastiği tespit etmek ve birinin maskesini doğru takıp takmadığını anlamak için kullandığını gördük. Topluluğumuza ulaştık ve karşılaştıkları zorlukları çözmek için YOLOv5'i nasıl kullandıklarına dair daha fazla yol paylaşmalarını istedik.
Kayo Kumabe, Japonya'nın Kumamoto kentinde yaşayan bir Veri Analisti. Kayo, YOLOv5 ile yalnızca son bir aydır çalışıyor ancak altyapıyı denemekten hoşlanıyor çünkü "çok akıllı". Kayo, yapay zeka konusunda yeni olan birine, python veya makine öğrenimi konusunda bilgisi olmasa bile modelini özelleştirmek için zaman harcamasını öneriyor.
Genel olarak, insan gözüyle görünümlerdeki incelikleri ayırt etmek zor olabilir. Kayo, bunun yerine yapay zekanın bu ince farklılıkları kolayca tespit edebileceğini varsaydı. Bunu test etmek için Kayo, YOLOv5 modelini beslemek üzere üç farklı zebra türünden oluşan bir veri kümesi derledi. Kayo, farklı zebra türlerini tespit etmek için bir YOLOv5 modeli oluşturdu. Bu model hayvanların özelliklerini karşılaştırıyor ve zebra türünü belirleyen bir çıktı üretiyor.
Sonuç olarak, Kayo hipotezlerini kanıtlayabildi. YOLOv5 modeli, her bir zebra türü için sadece 20 görüntü üzerinde eğitilmiş olmasına rağmen, her bir zebra türünü yüksek bir doğrulukla tespit edebildi.
Kayo'nun Bilgisayarla Görmeye nasıl başladığını merak ediyorduk, bu yüzden onlara birkaç soru sorduk.
"Başka hiçbir nesne algılama altyapısı denemedim. YOLOv5 zor kodlama gerektirmediği için kolay görünüyordu."
"Her zebra türü için sadece 20 görüntü topladım, görüntülerin etiket dosyalarını oluşturdum ve YOLOv5'in öğrenmesine izin verdim. Hepsi bu kadar! YOLOv5'in zebra türlerini %100 doğru tespit ettiğini görmek şaşırtıcı! Belki 20'den az görüntü de iyi olabilirdi."
"Müşterilerimden bazıları yapay zeka ile ilgileniyor, ben de işimi genişletmek için bu konuda çalışmaya başladım. Görüntü yapay zekasıyla karşılaştığımda çok heyecanlandım çünkü en sevdiğim film Terminatör'ün gerçek hayattaki haline benziyordu."
"Çocuğumu okuldaki birçok öğrenci arasında tespit etmek istiyorum. Bir spor gününde faydalı olabilir. Bunu bir iPhone uygulaması için yapmak istiyorum."
Kayo'nun YOLOv5 ile yaptığı diğer çalışmalara göz atmak için LinkedIn ve Twitter.
Bu zebra algılama YOLOv5 kullanım örneği, YOLOv5'in türleri ayırt etmedeki başarısına harika bir örnektir. Bu sinir ağını diğer farklı hayvan türlerine uygularsak, YOLOv5 bunları ayırt edebilecek mi? Bir yaya geçidindeki yayaları tespit etmek veya yıllık mahsul verimini tahmin etmek istediğinizde model ne kadar iyi çalışacaktır? Hayal gücünüzü serbest bırakın!
Kendi YOLOv5 kullanım örneğinizle sosyal medyamızda bizi #YOLOvME ile etiketleyin, biz de çalışmanızı ML topluluğuna tanıtalım.
İhtiyacınız olan tek şey bir fikir. Ultralytics HUB ile YOLOv5 ile modeller oluşturmak ve fikirlerinizi hayata geçirmek çok kolay. İşleri basitleştiriyoruz ve tüm karmaşık MLOps'ları kendimiz yapıyoruz, böylece eğlenceli yapay zeka için herhangi bir kod bilmenize gerek yok. Başlamak çok kolay ve ilk ML modelinizi oluşturmak daha da kolay.
Şu anda beta aşamasındayız ve sınırlı sayıda yerimiz var, bu nedenle hemen kaydolduğunuzdan emin olun !