Узнай, как Мартин Шетц использует YOLOv5 для эффективного анализа изображений в исследованиях инфекционных заболеваний, подсчета колоний и мониторинга дикой природы.
Приходилось ли тебе когда-нибудь оценивать бесчисленное количество изображений, данных, результатов и так далее? А чтобы усложнить процесс, приходилось ли тебе когда-нибудь делать эти оценки вручную? Конечно, это отнимает невероятно много времени.
Для Мартина Шетца YOLOv5 оказался полезным инструментом, позволяющим сократить время, необходимое для анализа изображений, задействованных в исследованиях и мониторинге инфекционных заболеваний. Хотя Мартин делает несколько дел в одном, суть его работы сосредоточена на анализе биоизображений - отрасли, которую он описывает как "точку между информатикой и биологией". Нам захотелось узнать больше о работе Мартина с мониторингом и подсчетом колоний, поэтому мы сели за стол и задали ему несколько вопросов.
Логика Мартина в применении YOLOv5 для своих проектов обусловлена необходимостью автоматизировать существующие процессы обнаружения, классификации и подсчета объектов. Мартин также намерен использовать YOLOv5 для таких случаев, как эксперимент Long-Term Evolution Experiment.
В лабораториях колонии бактерий, выращенные на агаровых пластинах, обычно подсчитываются техниками вручную. К сожалению, ручной подсчет может привести к ошибочным результатам. Чтобы решить эту проблему, Мартин использовал YOLOv5 для автоматизации процесса подсчета. Такой подход позволил значительно сократить количество ошибок и времени, связанных с обнаружением и классификацией колоний.
Чтобы провести анализы в микроскопическом мире, необходимо оценить мазки. Этот процесс до сих пор выполняется в основном вручную. А как мы знаем, ручные процессы более подвержены ошибкам и вариативности результатов. Кроме того, если для обнаружения объектов определенной формы существуют соответствующие инструменты, то для автоматического подсчета и классификации различных объектов нужны более специализированные средства.
"Мои коллеги снимают дикую природу в лесах и других местах и обычно прогоняют видео вручную, то есть им приходится садиться и просматривать сотни роликов".
Учитывая, что ручной поиск дикой свиньи или оленя на видео может занять непомерно много времени, Мартин знал, что обнаружение объектов может определенно оптимизировать этот процесс. Здесь была реализована система YOLOv5 , позволяющая легко и мгновенно обнаруживать диких животных, когда они попадают в зону видимости камеры.
Получая степень магистра, Мартин изучал то, что он любит называть "классическими подходами к анализу изображений". Пока он заканчивал учебу, все больше и больше говорили о глубоком обучении, которое в то время называли просто "сверточными сетями".
В этот период Мартин работал над добычей данных, которые были не очень пригодны для использования. Желая иметь возможность пачкать руки о данные, Мартин решил погрузиться в мир машинного обучения и ИИ зрения.
Сейчас процесс изучения ML и ИИ для зрения может быть довольно сложным. Как человек, который уже некоторое время использует ИИ зрения, Мартин отметил три момента для тех, кто хочет начать:
Мартин Шетц Научный сотрудник, который также преподает, специализируясь на анализе биоизображений и обработке данных в конфокальной микроскопии. Мотивация проекта, над которым работает Мартин, - оптимизировать процесс анализа изображений для исследования и мониторинга инфекционных заболеваний. Документацию и подробную информацию о трех проектах Мартина ты можешь найти на его GitHub-репозитории. Кроме того, Мартин является частью NEUBIASорганизации, которая занимается продвижением наиболее используемых инструментов для научного анализа изображений в биологии/микроскопии, включая эти обученные модели глубокого обучения в модельном зоопарке.
Мы хотим рассказать о твоем примере использования YOLOv5 ! Отметь нас в социальных сетях @Ultralytics с пометкой #YOLOvME, чтобы получить шанс попасть в тему.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
