YOLOvME：森林のデジタル革命

Stefano Pulitiはノルウェー生物経済研究所（NIBIO）の国家森林インベントリー部門で森林リモートセンシングを研究している。NIBIOはノルウェー最大の研究機関のひとつで、約700人の職員が働いている。研究と知識生産を通じて、食の安全・安心、持続可能な資源管理、イノベーション、価値創造に貢献している。

彼の研究では、ドローンやモバイルレーザースキャニングのような近接センシング技術は、現代の情報ニーズに答えるために必要な高度な分析を生成するために使用されている。

このプロジェクトは、ノルウェー研究評議会（Norwegian Research Council）がノルウェーのほとんどの林業関係者と共に出資する長期研究プログラムである。SmartForestの目的は、森林情報、造林、森林作業、木材供給、そして林業における全体的なデジタル情報の流れを変革するデジタル革命を可能にすることによって、ノルウェーの林業セクターの効率を向上させることである。

ステファノは長年、ランダムフォレストやサポートベクターマシンなど、より伝統的な機械学習アプリケーションに取り組んできた。3年ほど前、彼は、森林分野ではまだ成長段階にあるディープラーニングの分野で、ゲームをステップアップする時が来たと悟った。研究者がディープラーニングから多大な利益を引き出せることに気づいて以来、ステファノはドローンやマシンベースのビジョンの分野でいくつかのアプリケーションを開発してきた。

YOLOv5 を使い始めてどのくらいになりますか？

「2021年の夏から使っている！レポの立ち上げが簡単だったおかげで、"一目惚れ "のようなものでした。 YOLOv5レポの立ち上げと実行が簡単だったおかげです。当時はpython 、YOLOv5の学習曲線が浅いことが決め手でしたから。"

ステファノは、主にドローンの画像から、自然環境（干ばつ、風、雪）や生物的要因（昆虫や菌類）によるダメージで健康状態の悪い樹木を特定するために、物体検知に頼っていた。それ以来、彼と彼の同僚は、甌穴から道路端や渦巻き検出器まで、YOLOv5 検出器の全ファミリーを開発している。

"YOLOv5 、TensorFlow Object Detection APIでいくつかのオブジェクト検出器を訓練しようとしましたが、しばらくうまくいきませんでした。そして、YOLOv5 のレポに遭遇し、（あまり期待せずに）ディテクターのトレーニングを試みたところ、大変驚いたことに、4行のコードで学習プロセスを開始することができた。これを思考プロセスと定義できるかどうかわからないし、むしろラッキー・ストライクと定義することもできないが、それは始まったのだ。"

ほとんどのモデルは、同社のクラウド・ソリューション（ForestSens）で展開され、森林部門にサービスを提供している。そこでユーザーは、例えばドローン画像をアップロードすることができ、それが当社のモデル・ファミリー（YOLOv5 ）のおかげで実用的な洞察に変わる。訓練されたディテクターの一部は、林業機械や伐採トラックのエッジにも配備されている。

当初から、ステファノと彼のチームは、YOLOv5 ：

1. 木材の品質評価
2. 林道整備のニーズを監視する
3. 森林における生物多様性に関連する特徴の検出

さらに、森林の健全性とインベントリーのためのドローンベースのモデルを、より粗い解像度の航空画像や衛星画像データに拡張することも検討している。

最新のYOLOv5 リリースでは、YOLOv5 が提供するかもしれない画像分類とセマンティックセグメンテーションを非常に楽しみにしている。これらの機能は、森林環境における複雑なコンピュータ・ビジョン・タスクを解決する能力を拡張する。

モデルのトレーニング（docker版）とモデルのデプロイの両方のセットアップが簡単なため、YOLOv5 は彼らにとって素晴らしい選択肢となった。

"Ultralytics 、私がいつも魅了される側面のひとつは、オープンコードを核とし、専門家でなくてもディープラーニングのパワーにアクセスできる有料製品を提供するという、かなり新しいビジネスモデルです。科学者である私は、Ultralyticsのオープン性を非常に高く評価しており、製品の開発を加速させる素晴らしい方法だと感じている。その結果、YOLOv5 、多くのデータサイエンティストや実務家の貢献により、むしろ劇的なアップグレードが行われ、絶え間ない進化を遂げている。"

初めてAIに触れる人にどんなことを勧めたいですか？

この1年間、国際学会に行くと、林業研究者はディープラーニングの複雑さに怯えているか、自分たちの研究にディープラーニングが役立つとは思っていないことがわかった。このような場合、私は、半日かけてアノテーションを行い、YOLOv5 、そのパワーとシンプルさを理解するためのトレーニングを行うことを提案した。

実際の言葉で言えば、私は実際にこう言ったのだ：「あなたのやり方はうまくいっていないのか？それならYOLO ！"

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