YOLOvME: Vụ án bí ẩn về phân chó

Lần tới khi để chó đi vệ sinh trong sân nhà người khác, có lẽ bạn nên cân nhắc kỹ. Ben Farahmand nhận ra mình đang gặp đúng vấn đề này khi con gái bắt đầu báo cho anh biết có ngày càng nhiều phân chó xuất hiện trong sân nhà. Không biết ai là người gây ra chuyện này, Ben bắt đầu nghĩ cách bắt quả tang thủ phạm.

Chúng tôi muốn biết câu chuyện kết thúc ra sao, nên đã gặp Ben và hỏi anh một vài câu về trải nghiệm sử dụng Ultralytics YOLOv5 và AI thị giác.

Quy trình tạo công cụ phát hiện đối tượng của bạn diễn ra như thế nào?#

Xác định thách thức#

“Tôi nhận thấy có vấn đề. Tôi nghĩ, được rồi, con gái tôi chơi trong sân và thấy phân chó ở đó. Tôi muốn có thể nói chuyện với người để chó đi vệ sinh mà không dọn dẹp.” Ben nói. Ben cần tìm giải pháp tốt hơn là nhìn chằm chằm qua cửa sổ suốt 24/7.

Chọn model ML phù hợp#

Sau khi tìm kiếm nhanh trên Google, Ben phát hiện Ultralytics YOLOv5 và bắt tay huấn luyện model. “Tôi thấy có một vài model khác nhau đang được cung cấp. YOLOv5 có vẻ có tài liệu hướng dẫn tốt, nên tôi bắt đầu với model đó.” Sau đó, Ben chuyển sang Twitter và ghi lại thông tin từ buổi theo dõi, khiến chúng tôi hồi hộp dõi theo.

Huấn luyện model ML#

Ban đầu, Ben gặp một vài trở ngại. Model của Ben lúc đầu khó phát hiện những con chó nhỏ, dù chúng vẫn nằm trong diện tình nghi của vụ việc. Đôi khi model phân loại chó nhỏ thành chim, lúc khác lại bỏ sót hoàn toàn. Trong một trường hợp cụ thể, một con chó lớn, lông trắng xù được phân loại thành cừu. Để khắc phục, Ben thay mạng neural nhỏ đang sử dụng bằng một mạng lớn hơn và đã đạt kết quả tốt. Chó nhỏ không còn bị nhận diện thành chim, còn con cừu trước đó cuối cùng cũng được nhận diện chính xác là chó.

Bạn có bắt được thủ phạm không?#

“Có, và chuyện xảy ra thường là những người chủ đi ngang qua sân nhà tôi. Đôi khi người cha đi ngang, lúc khác thì là cô con gái. Khi xem dữ liệu, tôi nhận ra người cha luôn dọn phân chó, còn cô con gái thì không.” Có vẻ tình hình trong khu phố của Ben đã khá hơn. “Chúng tôi viết thư và nói chuyện với họ, đến giờ không còn phân chó nữa. Nhưng bây giờ đôi khi tôi ra ngoài và nhận ra những con chó này đang đi ngang qua, cảm giác hơi rờn rợn. Tôi tự hỏi liệu họ có biết tôi đang theo dõi họ không.”

Bạn bắt đầu với Ultralytics và YOLOv5 như thế nào?#

“À, tình cờ thôi. Tôi biết về OpenCV và từng thử nghịch với nó hồi học cao học. Nhưng chương trình cao học của tôi tập trung nhiều hơn vào thiết kế tạo tác động xã hội, chứ không chú trọng kỹ thuật. Tôi chỉ thử vọc một chút. Gần đây, tôi biết điều mình muốn làm là khả thi, chỉ là không hoàn toàn chắc mình có làm được không. Tôi cũng không nhận ra việc đó lại dễ đến vậy. Cảm ơn các bạn vì có tài liệu xuất sắc. Ai viết tài liệu của các bạn xứng đáng được tăng lương.”

Bạn muốn giải quyết những thách thức nào khác với Ultralytics YOLOv5?#

“Hiện tại, điều đầu tiên tôi nghĩ đến là có một biển STOP trong khu phố mà mọi người thường xuyên vượt qua. Có thể người khác đã tạo ứng dụng như vậy rồi, nhưng tôi muốn tìm ra ai cứ tiếp tục vượt biển STOP. Tuy nhiên, tôi không thể nói việc thiết lập một hệ thống như vậy có hợp pháp hay không.”

Ben Farahmand là quản lý sản phẩm tại Tuva Labs, một công ty giáo dục nhỏ thúc đẩy giáo dục năng lực dữ liệu và giúp giáo viên đưa hoạt động học tập gắn với thực tế vào chương trình giảng dạy toán và khoa học. Tuva Labs cung cấp dataset, bài học và phần mềm vẽ biểu đồ, cho phép tích hợp mọi loại bài học thống kê vào chương trình giảng dạy. Ben cũng sáng lập FAZA, một trò chơi bàn hợp tác đầy kịch tính theo phong cách khoa học viễn tưởng hạng B, kể lại câu chuyện kinh điển về cuộc xâm lăng của người ngoài hành tinh.

Xem chuỗi bài đăng trên Twitter của Ben, ghi lại câu chuyện phân chó.

Tìm mã của Ben trong kho lưu trữ dog-detector trên GitHub.