Martin Schätz'in bulaşıcı hastalık araştırmaları, koloni sayımı ve yaban hayatı izlemede etkili görüntü analizi için YOLOv5 adresinden nasıl yararlandığını keşfedin.
Hiç sayısız görüntüyü, veriyi, sonucu vb. değerlendirmek zorunda kaldınız mı? Süreci daha da karmaşık hale getirmek için, bu değerlendirmeleri hiç manuel olarak yapmak zorunda kaldınız mı? Elbette inanılmaz derecede zaman alıcıdır.
Martin Schätz için YOLOv5 , bulaşıcı hastalıkların araştırılması ve izlenmesiyle ilgili görüntü analizi için gerekli zamanı kısaltmada yararlı bir araç olduğunu kanıtladı. Martin birkaç işi bir arada yapıyor olsa da, işinin özü, "bilgisayar bilimi ve biyoloji arasındaki nokta" olarak tanımladığı bir sektör olan biyo-görüntü analizine odaklanıyor. Martin'in koloni izleme ve sayımıyla ilgili çalışmaları hakkında daha fazla bilgi edinmek istedik ve oturup kendisine birkaç soru sorduk.
Martin'in projeleri için YOLOv5 uygulamasının ardındaki mantık, nesne algılama, sınıflandırma ve sayma için mevcut süreçleri otomatikleştirme ihtiyacından kaynaklanıyor. Martin ayrıca Uzun Vadeli Evrim Deneyi gibi durumlarda YOLOv5 adresini kullanmayı hedefliyor.
Laboratuvarlarda, agar plakaları üzerinde büyütülen bakteri kolonileri genellikle teknisyenler tarafından manuel olarak sayılır. Ne yazık ki, manuel sayım hataya açık sonuçlara yol açabilir. Martin, bu sorunun üstesinden gelmek için sayım sürecini otomatikleştirmek üzere YOLOv5 adresini kullandı. Bu yaklaşım, koloni tespiti ve sınıflandırması ile ilgili hata ve zamanı büyük ölçüde azaltmıştır.
Mikroskobik dünyada testler yapmak için yaymaların değerlendirilmesi gerekir. Bu hala çoğunlukla manuel olarak gerçekleştirilen bir süreçtir. Ve bildiğimiz gibi, manuel süreçler hataya ve sonuçlarda değişkenliğe daha yatkındır. Ek olarak, belirli şekillerin nesne tespiti için uygun araçlar mevcut olsa da, çeşitli nesnelerin otomatik sayımı ve sınıflandırılması için daha özel araçlar bulunmaktadır.
"Meslektaşlarım ormanlarda ve diğer yerlerde vahşi yaşamı kaydediyor ve genellikle videoları manuel olarak inceliyor, yani oturup yüzlerce videoyu incelemeleri gerekiyor."
Bir videoda yabani bir domuz veya geyik örneğini manuel olarak aramanın çok fazla zaman alabileceğini göz önünde bulunduran Martin, nesne algılamanın bu süreci kesinlikle optimize edebileceğini biliyordu. Burada, bir hayvan kameranın görüş alanına girdiğinde yaban hayatının kolayca ve anında tespit edilmesini sağlayan YOLOv5 uygulandı.
Martin, yüksek lisans derecesi için "görüntü analizine klasik yaklaşımlar" olarak adlandırdığı yaklaşımlar üzerinde çalıştı. Lisansını tamamlarken, o zamanlar sadece "evrişimli ağlar" olarak adlandırılan derin öğrenme hakkında giderek daha fazla konuşulmaya başlandı.
Bu dönemde Martin, çok kullanışlı olmayan veri madenciliği üzerinde çalışıyordu. Verilerle ellerini kirletebilmek isteyen Martin, makine öğrenimi ve görsel yapay zeka dünyasına dalmayı seçti.
Şu anda makine öğrenimi ve görsel yapay zeka öğrenme süreci oldukça karmaşık olabilir. Bir süredir görsel yapay zekayı kullanan biri olarak Martin, başlamak isteyen herkes için üç noktadan bahsetti:
Martin Schätz Biyo-görüntü analizi ve konfokal mikroskopide veri işleme odaklı dersler de veren bir araştırmacıdır. Martin'in üzerinde çalıştığı projenin arkasındaki motivasyon, bulaşıcı hastalık araştırması ve izlemesi için görüntü analizi sürecini optimize etmektir. Martin'in üç projesinin arkasındaki belgeleri ve ayrıntıları şu adreste bulabilirsiniz GitHub deposu. Buna ek olarak, Martin NEUBIASbiyoloji/mikroskopi alanında bilimsel görüntü analizi için en çok kullanılan araçları teşvik eden bir organizasyondur. eğitimli derin öğrenme modelleri model Hayvanat Bahçesi'nde.
Sizin YOLOv5 kullanım örneğinizi de öne çıkarmak istiyoruz! Öne çıkma şansı için bizi sosyal medyada @Ultralytics #YOLOvME ile etiketleyin.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
