YOLOvME: Phát hiện loài ngựa vằn

Chúng tôi đã thấy mọi người sử dụng YOLOv5 để tạo ứng dụng ước tính năng suất cây trồng, phát hiện nhựa trong đại dương và xác định xem ai đó có đang đeo khẩu trang đúng cách hay không. Chúng tôi đã liên hệ với cộng đồng của mình và mời họ chia sẻ thêm nhiều cách mà họ sử dụng YOLOv5 để giải quyết các thách thức của mình.

Kayo Kumabe là một chuyên viên phân tích dữ liệu đến từ Kumamoto, Nhật Bản. Kayo mới chỉ bắt đầu làm việc với YOLOv5 trong tháng qua nhưng rất thích thử nghiệm cơ sở hạ tầng này vì "nó thực sự thông minh". Với những ai mới bắt đầu làm quen với AI, Kayo khuyên nên dành thời gian tùy chỉnh model của mình, ngay cả khi chưa có kiến thức về Python hay machine learning. Nhìn chung, mắt người thường khó có thể phân biệt được những nét tinh tế trong ngoại hình. Kayo đưa ra giả thuyết rằng AI có thể dễ dàng phát hiện ra những khác biệt tinh tế này.

Để kiểm chứng điều này, Kayo đã tổng hợp một tập dữ liệu gồm ba loài ngựa vằn khác nhau để đưa vào model YOLOv5. Kayo đã tạo một model YOLOv5 để phát hiện các loại ngựa vằn khác nhau. Model này so sánh các đặc điểm của động vật và tạo ra kết quả xác định loài của ngựa vằn đó.

Kết quả là Kayo đã chứng minh được giả thuyết của mình. Model YOLOv5 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. Chúng tôi tò mò muốn biết làm thế nào Kayo bắt đầu với thị giác máy tính (computer vision), vì vậy chúng tôi đã đặt cho họ một vài câu hỏi.

Link to this sectionĐiều gì đã khiến bạn chọn YOLOv5 cho mục đích phát hiện loài ngựa vằn?#

"Tôi chưa bao giờ thử bất kỳ cơ sở hạ tầng phát hiện đối tượng nào khác. YOLOv5 có vẻ dễ sử dụng vì nó không yêu cầu phải hard code."

Link to this sectionNhững khía cạnh nào của YOLOv5 giúp bạn bắt đầu dễ dàng hơn?#

"Tôi chỉ thu thập 20 hình ảnh cho mỗi loại ngựa vằn, tạo các tệp gắn nhãn cho hình ảnh và để YOLOv5 học. Chỉ vậy thôi! Thật ngạc nhiên khi thấy YOLOv5 phát hiện các loại ngựa vằn chính xác 100%! Có lẽ ít hơn 20 hình ảnh cũng vẫn ổn."

Link to this sectionBạn 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."

Link to this sectionBạn có dự định gì khác cho YOLOv5 trong tương lai không?#

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

Link to this sectionBạn có trường hợp sử dụng YOLOv5 của riêng mình không?#

Trường hợp sử dụng YOLOv5 để phát hiện ngựa vằn này là một ví dụ tuyệt vời về sự thành công của YOLOv5 trong việc phân biệt các loài. Nếu chúng ta áp dụng mạng thần kinh này cho các loại động vật khác, liệu YOLOv5 có thể phân biệt được chúng không? Model sẽ hoạt động hiệu quả như thế nào nếu bạn muốn phát hiện người đi bộ trên lối qua đường hoặc dự đoán sản lượng cây trồng hàng năm? Hãy để trí tưởng tượng của bạn bay xa! Hãy gắn thẻ chúng tôi với #YOLOvME trên mạng xã hội cùng với trường hợp sử dụng YOLOv5 của riêng bạn và chúng tôi sẽ quảng bá tác phẩm của bạn tới cộng đồng ML.

Link to this sectionBạn muốn giải trí với AI Computer Vision nhưng không muốn dùng code?#

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

Link to this sectionTham 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 đảm bảo đăng ký ngay!