シマウマの種の検出のような革新的なYOLOv5 アプリケーションを探索し、私たちのコミュニティがどのように困難なタスクにAIを活用しているかをご覧ください。
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YOLOv5 、農作物の収穫量推定アプリを作ったり、海のプラスチックを検出したり、誰かがマスクを正しく着用しているかどうかを見分けたりするために、人々が 。私たちはコミュニティに働きかけ、YOLOv5 を使ってどのように課題を解決しているか、さらに多くの方法をシェアしてもらいました。
隈部佳代は熊本出身のデータアナリスト。を使い始めてまだ1ヶ月。 YOLOv5というのも "とにかく賢い "からだ。カヨはAI初心者に、python や機械学習の知識がなくても、モデルのカスタマイズに時間をかけることを勧めている。
一般的に、人間の目で見た目の微妙な違いを見分けるのは難しい。加用氏は、その代わりにAIがこうした微妙な違いを簡単に検出できるかもしれないという仮説を立てた。これを検証するため、カヨは3種類のシマウマのデータセットを作成し、YOLOv5 モデルに与えた。Kayoは、異なる種類のシマウマを検出するためのモデル（YOLOv5 ）を作成した。このモデルは動物の特徴を比較し、シマウマの種を決定する出力を生成する。
その結果、Kayoは自分たちの仮説を証明することができた。YOLOv5 モデルは、シマウマ1種につきわずか20枚の画像で訓練されたにもかかわらず、高い精度でシマウマの各種を検出することができた。
私たちは、Kayoがどのようにしてコンピュータ・ビジョンを始めたのか知りたかったので、彼らにいくつかの質問をした。
"他の物体検出インフラを試したことはありません。YOLOv5 、難しいコーディングが必要ないので簡単に思えました。"
"私はシマウマの種類ごとに20枚だけ画像を集め、その画像のラベリングファイルを作り、YOLOv5 。それだけです！YOLOv5 、シマウマの種類を100％正しく検出したのだから驚きだ！たぶん20枚以下でも大丈夫でしょう。"
「私のクライアントの中にはAIに興味を持っている人もいるので、仕事の幅を広げるためにAIの勉強を始めました。ビジョンAIに出会ったときは、大好きな映画『ターミネーター』が現実になったようで、とても興奮しました"
"学校で多くの生徒の中から自分の子供を見つけたい。運動会でも使えそう。iPhoneアプリ用に作りたいです。"
Kayoの作品をもっと見るには、YOLOv5、彼らのLinkedInをチェックして ください。 リンクトイン および ツイッター.
このシマウマ検出YOLOv5 の使用例は、YOLOv5'が種の区別に成功した好例である。このニューラル・ネットワークを他の異なる種類の動物に適用した場合、YOLOv5 、それらの動物を区別できるだろうか？横断歩道の歩行者を検出したり、年間の作物収穫量を予測したりする場合、このモデルはどの程度機能するだろうか？あなたの想像力を自由に働かせてください！
私たちのソーシャル・メディアで、あなた独自のYOLOv5 ユースケースを #YOLOvME とタグ付けしてください。
必要なのはアイデアだけだ。。 Ultralytics HUBを使えば、YOLOv5 で簡単にモデルを作成し、あなたのアイデアに命を吹き込むことができます。複雑なMLOPSはすべて私たち自身が行うので、コードを知らなくてもAIを楽しむことができます。簡単に始められ、最初のMLモデルを構築するのはさらに簡単です。
現在ベータ版で、スペースには限りがあります！
