YOLOvME：菌落计数、涂片评估和野生动物检测

您是否曾经需要评估无数的图像、数据、结果等？更复杂的是，您是否曾经需要手动进行这些评估？当然，这非常耗时。

对于 Martin Schätz 来说，YOLOv5 被证明是一种有用的工具，可以缩短传染病研究和监测所需的图像分析时间。虽然马丁身兼数职，但他的工作重点是生物图像分析，他将这一领域描述为 "计算机科学与生物学之间的结合点"。我们想更多地了解马丁在菌落监测和计数方面的工作，因此我们坐下来问了他几个问题。

使用YOLOv5 到底要做什么？

Martin 在其项目中实施YOLOv5 的逻辑源于将现有的物体检测、分类和计数流程自动化的需要。马丁还希望将YOLOv5 用于长期进化实验（Long-Term Evolution Experiment）等情况。

细菌菌落计数

在实验室中，琼脂平板上生长的细菌菌落通常由技术人员手动计数。遗憾的是，人工计数容易导致结果出错。为了解决这个问题，Martin 利用YOLOv5 实现了计数过程的自动化。这种方法大大减少了与菌落检测和分类相关的误差和时间。

显微物体检测与分类

要在微观世界中进行测试，有必要评估涂片。这仍然是一个主要通过手动执行的过程。而且我们知道，手动过程更容易出错，结果也更容易出现差异。此外，虽然存在用于对象检测特定形状的适当工具，但更需要用于自动计数和分类各种对象的更专业的工具。

野生动物检测与监测

“我的同事们在森林和其他地方录制野生动物，通常会手动浏览视频，这意味着他们必须坐下来浏览数百个视频。”

考虑到手动搜索视频中的野猪或鹿可能会耗费大量时间，Martin 知道物体检测绝对可以优化这一过程。在这里，YOLOv5 的应用允许在动物进入摄像机视线时轻松、即时地检测到野生动物。

您是如何进入机器学习和视觉人工智能领域的？

马丁在他的硕士学位期间，研究了他喜欢称之为“图像分析的经典方法”的课题。在完成学位的过程中，深度学习越来越受到关注，当时它只是被称为“卷积网络”。

在此期间，Martin 一直在从事数据挖掘工作，但这些数据并不是很有用。为了能够亲身处理数据，Martin 选择投身于机器学习和视觉人工智能领域。

对于刚开始使用YOLOv5 的人，您有什么建议？

目前，学习 ML 和视觉 AI 的过程可能非常复杂。作为一名已经使用视觉 AI 一段时间的人，Martin 为任何想要入门的人提出了三点建议：

1. “作为一名科学家，我更喜欢先阅读所有内容，这样我就可以重新阅读第一次没有完全理解的任何内容。” 在开始训练模型之前，先获得一个基本的理解水平，这将使新手更容易上手。
2. 此外，Martin 提到了研究他人用例的效用。了解他人在做什么可以激发您自己的用途和项目。
3. 反复运行和测试您的项目。如果您发现需要更改某些内容，请返回并进行更改，然后继续进行更多测试和迭代。

马丁-沙茨马丁-沙茨（Martin Schätz）是一名研究员，同时也是一名教师，主要研究生物图像分析和共聚焦显微镜数据处理。马丁所从事项目的动机是优化传染病研究和监测的图像分析流程。您可以在马丁的 GitHub 仓库.此外，马丁还是 NEUBIAS组织的成员，该组织致力于推广生物学/显微学领域最常用的科学图像分析工具，包括这些 训练有素的深度学习模型在模型 Zoo 中。

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