اكتشف كيف ينطبق تاكايوكي نوكوي YOLOv5 الذكاء الاصطناعي لحصاد البازلاء بكفاءة - مزج التعلم الآلي مع الزراعة التقليدية.
.avif)
تاكايوكي نوكوي هو عالم بيانات المواد من طوكيو ، اليابان. قد تعتقد أن ML وعلوم المواد هما زوجان غير محتملين ، لكن تاكايوكي وجد أنه يمكن تطبيق العديد من حلول ML في مجال عمله.
ومع ذلك ، فإن السبب الحقيقي وراء دخول تاكايوكي إلى ML لا علاقة له بدوره الحالي. أثناء نشأته ، كان والد تاكايوكي مزارعا. في كثير من الأحيان ، كان عليه أن يساعد والده في حصاد البازلاء - وهي عملية صعبة للغاية.
بالنسبة للعيون البشرية ، قد يكون من الصعب اكتشاف كل البازلاء المفاجئة على النبات لأنها تموه جيدا بين الأوراق. خلال موسم الحصاد ، كان على تاكايوكي أن يسير ذهابا وإيابا عبر حقول والده مرة تلو الأخرى للتأكد من أنه يقطف كل حبة بازلاء ناضجة. قادت هذه العملية الشاقة تاكايوكي إلى تخيل كيف يمكن للرؤية الذكاء الاصطناعي كان يدرسها في ذلك الوقت أن تساعد في تبسيط حصاد البازلاء.
صادفنا تطبيق تاكايوكي للكشف عن البازلاء المفاجئة على تويتر وتحدثنا معه لمعرفة المزيد عن عمله مع YOLOv5.
في البداية ، جرب تاكايوكي نماذج مختلفة للكشف عن الكائنات من YOLOv3 إلى SSD إلى EfficientDet. ومع ذلك ، قبل عام حاول تاكايوكي YOLOv5 وانتهى الأمر بالعمل معها حتى يومنا هذا لأنها قدمت أفضل دقة.
بالنسبة لتاكايوكي، فإن الآليات المصممة مسبقا لتحسين دقة النماذج، مثل زيادة البيانات وتطور المعلمات، تجعل YOLOv5 سهل. في حين أن هذا يتطلب عادة برنامجا مرهقا ، YOLOv5 يمكن تنفيذها عن طريق إضافة رمز بسيط. "كنت سعيدا لأنني تمكنت من تحليل النتائج وضبط النموذج في الوقت الذي تم إنشاؤه. بالطبع ، قضيت أيضا وقتا في التعليقات التوضيحية!
يبقي تاكايوكي خياراته مفتوحة: "أريد أن أجربها مع محاصيل أخرى في المزرعة. ليس ذلك فحسب ، بل أريد أن أستمر في المحاولة مع كل ما يتبادر إلى الذهن. أعتقد أن هناك المزيد من الأشياء التي يمكنني اكتشافها من خلال محاولة اكتشاف الأشياء".
"بادئ ذي بدء ، أود أن أوصي YOLOv5 بالنسبة لأولئك الذين يعتقدون أن اكتشاف الأشياء يبدو صعبا ويخشون البدء بالرؤية الذكاء الاصطناعي. في رأيي، YOLOv5 هو نموذج الكشف عن الكائنات الأكثر سهولة للتنفيذ.
أيضا ، أود أن أقترح محاولة استخدامه مع كمية أقل من بيانات التدريب. تم تصميم زيادة البيانات مسبقا ، وغالبا ما تنتج نماذج مثيرة للاهتمام بشكل مدهش ".
يوازن تاكايوكي نوكوي حياته بين الهندسة وزراعة الخضروات في مزرعته الصغيرة. موقعه على الإنترنت هو FarML ، حيث ينشر مقالات عن ML. تحقق من مقالته التفصيلية حول اكتشاف Snap Pea. غالبا ما ينشر تاكايوكي حالات استخدامه على تويتر ويوتيوب.
نريد أن نسلط الضوء على YOLOv5 حالة الاستخدام كذلك! ضع علامة علينا على وسائل التواصل الاجتماعي @Ultralytics مع #YOLOvME للحصول على فرصة للظهور.
