YOLOvME：关于狗便便的神秘案例

下次你让你的狗在别人的院子里拉屎时，你可能要三思而后行了。Ben Farahmand 意识到他遇到了完全相同的问题，因为他的女儿开始提醒他，他的院子里开始出现大量的狗屎。Ben 不确定是谁在背后捣鬼，于是开始集思广益，想办法当场抓住罪魁祸首。

我们需要知道故事的结局，所以我们和 Ben 坐下来，问了他一些关于他使用 YOLOv5 和视觉 AI 的经验的问题。

您创建对象检测工具的过程是怎样的？

识别挑战

“我看到了一个问题。 我当时想，好吧，我的女儿在院子里玩，她注意到院子里的狗屎。 我想能够和那个让狗拉屎而不捡起来的人谈谈。”本说。 本需要找到一个比 24/7 盯着窗外更好的解决方案。

选择合适的机器学习模型

因此，经过一番快速的 Google 搜索后，Ben 发现了 YOLOv5 并开始训练他的模型。“我遇到了几个不同的可用模型。YOLOv5 似乎有很好的文档，所以我直接从它开始。” 然后，Ben 在 Twitter 上记录了他监视的信息，让我们一直处于紧张状态。

训练 ML 模型

起初，本遇到了一些障碍。本的模型最初难以检测到小型犬，而它们仍然是案件的嫌疑对象。有时，它会将小型犬归类为鸟类，有时则完全忽略它们。在一个特定的例子中，一只又大又蓬松的白色狗被归类为绵羊。为了解决这个问题，本将他一直在使用的小型神经网络换成了一个更大的神经网络，并在这里获得了成功。小型犬不再被识别为鸟类，而之前的绵羊最终被正确地识别为狗。

你抓到罪魁祸首了吗？

“我这样做了，结果经常是狗主人会从我的院子旁经过。 有时是父亲经过，有时是女儿。 当我查看我的数据时，我实际上发现父亲总是会捡起狗屎，但女儿不会。“看来本的社区情况有所改善。“我们写了一封信并与他们交谈，到目前为止，还没有再出现狗屎。 但是，现在感觉有点令人毛骨悚然，因为有时我走到外面，我会认出这些经过的狗。 我不得不怀疑他们是否知道我在看着他们。”

您是如何开始使用 Ultralytics 和 YOLOv5 的？

“嗯，是偶然，因为我知道 OpenCV，我在研究生院的时候就玩过它。 但是，我的研究生课程更多的是关于社会影响的设计，没有任何工程重点。 我只是随便摆弄了一下。 最近，我知道可以做我想做的事情，我只是不能 100% 确定我是否可以做到。 我也没有意识到它有多么容易。 感谢你们提供了出色的文档。 编写你们文档的人需要加薪。”

您还希望使用 YOLOv5 解决哪些其他挑战？

“目前，我首先想到的是我们社区里有一个停车标志，但人们总是闯过去。也许其他人已经创建了类似的应用，但我很想知道是谁一直在闯停车标志。但是，我不能确定我设置这样的东西是否合法。“

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‍本-法拉曼德 是一家名为 Tuva Labs的产品经理，该公司致力于促进数据素养教育，帮助教师将真实世界的学习融入数学和科学教学。Tuva Labs 提供数据集、课程和制图软件，允许将任何类型的统计课程纳入课程。Ben 还创立了 FAZA，这是一款以纸浆科幻为主题的紧张刺激的合作棋盘游戏，重述了经典的外星入侵故事。

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‍查看 Ben 的 Twitter 帖子，记录了狗屎叙事。‍

‍在此处查找 Ben 的 GitHub 存储库。