YOLOvME: Phát hiện loài ngựa vằn

Chúng ta từng thấy mọi người sử dụng Ultralytics YOLOv5 để xây dựng ứng dụng ước tính năng suất cây trồng, phát hiện rác thải nhựa đại dương và kiểm tra việc đeo khẩu trang đúng cách. Chúng tôi đã liên hệ với cộng đồng của mình và yêu cầu họ chia sẻ thêm nhiều cách sử dụng YOLOv5 để giải quyết các thách thức của họ.

Kayo Kumabe là một Data Analyst đến từ Kumamoto, Nhật Bản. Kayo mới chỉ làm việc với YOLOv5 trong tháng qua nhưng rất thích thử nghiệm với hạ tầng vì "nó thực sự thông minh." Đối với người mới bắt đầu với AI, Kayo khuyên nên dành thời gian tùy chỉnh model của mình, ngay cả khi họ không có kiến thức về Python hay machine learning. Nhìn chung, việc phân biệt các chi tiết tinh tế về ngoại hình bằng mắt thường có thể khá khó khăn. Kayo đã đưa ra giả thuyết rằng thay vào đó, AI có thể dễ dàng phát hiện ra những điểm khác biệt tinh tế này.

Để kiểm tra điều này, Kayo đã tổng hợp một tập dữ liệu gồm ba loài ngựa vằn khác nhau để đưa vào mô hình Ultralytics YOLOv5 của họ. Kayo đã tạo ra một mô hình YOLOv5 để phát hiện các loại ngựa vằn khác nhau. Mô hình này so sánh các đặc điểm của động vật và tạo ra kết quả đầu ra xác định loài ngựa vằn.

Kết quả là Kayo đã chứng minh được giả thuyết của họ. Model YOLOv5 của Ultralytics đã có thể phát hiện từng loài ngựa vằn với độ chính xác cao, dù chỉ được huấn luyện trên 20 hình ảnh cho mỗi loài ngựa vằn. Chúng tôi tò mò muốn biết cách Kayo bắt đầu với computer vision, vì vậy chúng tôi đã đặt cho họ một vài câu hỏi.

Điều gì đã dẫn dắt bạn chọn YOLOv5 của Ultralytics cho mục đích phát hiện loài ngựa vằn?#

"Tôi chưa từng thử bất kỳ hạ tầng object detection nào khác. YOLOv5 của Ultralytics có vẻ rất dễ sử dụng vì nó không đòi hỏi hard code."

Những khía cạnh nào của YOLOv5 của Ultralytics đã giúp bạn dễ dàng bắt đầu?#

"Tôi chỉ thu thập 20 hình ảnh cho mỗi loại ngựa vằn, tạo tệp gán nhãn cho hình ảnh và để Ultralytics YOLOv5 học. Thế là xong! Thật tuyệt vời khi thấy YOLOv5 phát hiện các loại ngựa vằn chính xác 100%! Có lẽ ít hơn 20 hình ảnh vẫn ổn."

Bạn đã bắt đầu với Machine Learning và Vision AI như thế nào?#

"Một số khách hàng của tôi quan tâm đến AI nên tôi bắt đầu nghiên cứu nó để mở rộng công việc của mình. Khi tình cờ biết đến Vision AI, tôi rất hào hứng vì nó trông giống như bộ phim Terminator yêu thích của tôi ngoài đời thực."

Bạn có những dự án nào khác trong đầu dành cho YOLOv5 của Ultralytics trong tương lai?#

"Tôi muốn phát hiện con mình giữa rất nhiều học sinh ở trường. Nó có thể hữu ích trong ngày hội thể thao. Tôi muốn phát triển nó thành một ứng dụng cho iPhone." Để xem thêm các sáng tạo của Kayo với YOLOv5 của Ultralytics, hãy xem LinkedIn và Twitter của họ.

Bạn có use case YOLOv5 của Ultralytics của riêng mình không?#

Trường hợp sử dụng Ultralytics YOLOv5 phát hiện ngựa vằn này là một ví dụ tuyệt vời về thành công của YOLOv5 trong việc phân biệt các loài. Nếu chúng ta áp dụng mạng neural này cho các loài động vật khác nhau, liệu YOLOv5 có thể phân biệt được chúng không? Mô hình sẽ hoạt động tốt như thế nào nếu bạn muốn phát hiện người đi bộ qua đường vạch sơn hoặc dự đoán năng suất cây trồng hàng năm? Hãy để trí tưởng tượng của bạn bay xa! Hãy gắn thẻ chúng tôi bằng #YOLOvME trên mạng xã hội của chúng tôi với trường hợp sử dụng YOLOv5 của riêng bạn và chúng tôi sẽ quảng bá công việc của bạn cho cộng đồng ML.

Bạn muốn giải trí với AI Computer Vision nhưng không muốn dùng code?#

Tất cả những gì bạn cần chỉ là một ý tưởng. Với Ultralytics Platform, việc tạo các model với YOLOv5 và biến ý tưởng của bạn thành hiện thực thật dễ dàng. Chúng tôi đơn giản hóa mọi thứ và tự mình thực hiện tất cả các quy trình MLOps phức tạp, vì vậy bạn không cần phải biết bất kỳ đoạn code nào để tận hưởng AI thú vị. Việc bắt đầu rất dễ dàng và việc xây dựng ML model đầu tiên của bạn thậm chí còn dễ dàng hơn.

Tham gia Ultralytics Platform và tận hưởng phép thuật của AI ngay hôm nay#

Chúng tôi hiện đang trong giai đoạn beta và số lượng chỗ có hạn, vì vậy hãy chắc chắn đăng ký ngay!