YOLOvME：神秘的狗粪案件

下次你想让你的狗在别人的院子里排便时，最好三思而后行。Ben Farahmand 意识到他正面临着同样的问题，当时他的女儿开始提醒他，院子里出现的狗粪越来越多。由于不确定幕后黑手是谁，Ben 开始琢磨如何能当场抓住肇事者。

我们想知道故事的结局，于是我们与 Ben 坐下来，向他询问了他使用 Ultralytics YOLOv5 和视觉 AI 的体验。

你创建目标检测工具的过程是怎样的？#

识别挑战#

“我发现了一个问题。我当时想，好吧，我的女儿在院子里玩，她注意到了院子里的狗粪。我想和那个让狗排便却不清理的人谈谈，”Ben 说道。Ben 需要找到一个比 24/7 盯着窗外更好的解决方案。

选择正确的 ML 模型#

于是，经过一次简单的 Google 搜索，Ben 发现了 Ultralytics YOLOv5 并着手训练他的模型。“我偶然发现了几个不同的可用模型。YOLOv5 似乎有很好的文档，所以我直接从那个开始了。”随后，Ben 转向 Twitter 并记录了他蹲守的信息，让我们悬着的心久久不能放下。

训练 ML 模型#

起初，Ben 遇到了一些障碍。Ben 的模型最初难以检测到小狗，而它们当时仍被视为本案的嫌疑对象。有时模型会将小狗归类为鸟类，有时则会完全漏掉。在一个具体的案例中，一只毛茸茸的大白狗被归类为绵羊。为了解决这个问题，Ben 将他一直在使用的小型神经网络换成了更大的网络——并取得了成功。小狗不再被误认为是鸟类，而那只曾经的“绵羊”终于被正确地识别为狗了。

你最终抓住肇事者了吗？#

“抓到了，结果发现主人经常经过我的院子。有时是父亲经过，有时是女儿。当我查看我的数据时，我发现父亲总是会清理狗粪，而女儿却不会。”看来 Ben 社区的情况有所改善。“我们写了一封信并和他们谈过，到目前为止，再也没有出现过狗粪了。但这现在感觉有点奇怪，因为有时我出门时，会认出这些经过的狗。我不得不怀疑它们是否知道我在监视它们。”

你是如何开始使用 Ultralytics 和 YOLOv5 的？#

“嗯，这纯属偶然。因为我知道 OpenCV，在研究生院时也稍微玩过一点。但是，我的研究生课程更多是关于社会影响的设计，没有任何工程方向的重点。我只是随意摆弄了一下。最近，我知道我想要实现的目标是可行的，只是不 100% 确定我是否能做到。我也没意识到它竟然如此简单。向你们致敬，文档写得太棒了。编写你们文档的那个人应该加薪。”

你还想用 Ultralytics YOLOv5 解决哪些其他挑战？#

“目前，我脑海中浮现的第一件事是，我们社区有一个停车标志，人们经常无视它直接开过去。也许已经有人创建了这样的应用程序，但我很想找出究竟是谁一直无视那个停车标志。不过，我无法确定我自己设置类似的东西在法律上是否可行。”

Ben Farahmand 是 Tuva Labs Tuva Labs（一家专注于促进数据素养教育并赋能教师将真实世界学习融入数学和科学教学的小型教育公司）的产品经理。Tuva Labs 提供数据集、课程和绘图软件，允许将各种统计课程融入其教学大纲中。Ben 还创立了 FAZA，这是一款紧张刺激的合作类桌游，具有低俗科幻主题，重新讲述了经典的外星人入侵故事。

查看 Ben 的 Twitter 线程，其中记录了 dog poop narrative。

在 GitHub repo here 找到 Ben 的项目。