YOLOvME: Zebra Türlerinin Tespiti

İnsanların YOLOv5 adresini bir ürün rekoltesi tahmin uygulaması oluşturmak, okyanustaki plastiği tespit etmek ve birinin maskesini doğru takıp takmadığını anlamak için kullandığını gördük. Topluluğumuza ulaştık ve karşılaştıkları zorlukları çözmek için YOLOv5 adresini nasıl kullandıklarını daha da fazla paylaşmalarını istedik.  

Kayo Kumabe, Japonya'nın Kumamoto kentinde yaşayan bir Veri Analisti. Kayo sadece şu şirketlerle çalışıyor YOLOv5 ancak altyapıyla denemeler yapmaktan hoşlanıyor çünkü "bu sadece akıllı." Kayo, yapay zekaya yeni başlayanlara, python veya makine öğrenimi hakkında bilgi sahibi olmasalar bile modellerini özelleştirmek için zaman harcamalarını öneriyor.

Genel olarak, insan gözüyle görünümlerdeki incelikleri ayırt etmek zor olabilir. Kayo, bunun yerine yapay zekanın bu ince farklılıkları kolayca tespit edebileceğini varsaydı. Bunu test etmek için Kayo, YOLOv5 modelini beslemek üzere üç farklı zebra türünden oluşan bir veri kümesi derledi. Kayo, farklı zebra türlerini tespit etmek için bir YOLOv5 modeli oluşturdu. Bu model hayvanların özelliklerini karşılaştırıyor ve zebra türünü belirleyen bir çıktı üretiyor.

Sonuç olarak, Kayo hipotezlerini kanıtlayabildi. YOLOv5 modeli, her bir zebra türü için sadece 20 görüntü üzerinde eğitilmiş olmasına rağmen, her bir zebra türünü yüksek bir doğrulukla tespit edebildi.

Kayo'nun Bilgisayarlı Görü'ye nasıl başladığını merak ediyorduk, bu yüzden onlara birkaç soru sorduk.

Zebra Türlerinin Tespiti Amacıyla YOLOv5 Adresini Seçmenize Ne Yol Açtı?

"Başka hiçbir nesne algılama altyapısı denemedim. YOLOv5 zor kodlama gerektirmediği için kolay görünüyordu."

YOLOv5 'un Hangi Yönleri Başlamanızı Kolaylaştırdı?

"Her zebra türü için sadece 20 görüntü topladım, görüntülerin etiket dosyalarını oluşturdum ve YOLOv5 'un öğrenmesine izin verdim. Hepsi bu kadar! YOLOv5 'un zebra türlerini %100 doğru tespit ettiğini görmek şaşırtıcı! Belki 20'den az görüntü de iyi olabilirdi."

Makine Öğrenimi ve Görme Yapay Zekasına Nasıl Başladınız?

"Müşterilerimden bazıları yapay zeka ile ilgileniyor, ben de işimi genişletmek için bu konuda çalışmaya başladım. Görüntü yapay zekasıyla karşılaştığımda çok heyecanlandım çünkü en sevdiğim film Terminatör'ün gerçek hayattaki haline benziyordu."

Gelecekte Yolov5 için aklınızda başka hangi projeler var?

"Çocuğumu okuldaki birçok öğrenci arasında tespit etmek istiyorum. Bir spor gününde faydalı olabilir. Bunu bir iPhone uygulaması için yapmak istiyorum."

Kayo'nun YOLOv5 adresindeki diğer tasarımlarına göz atmak için LinkedIn ve Twitter.

Kendi YOLOv5 Kullanım Örneğiniz Var mı?

Bu zebra algılama YOLOv5 kullanım örneği, YOLOv5'un türleri ayırt etmedeki başarısının harika bir örneğidir. Bu sinir ağını diğer farklı hayvan türlerine uygularsak YOLOv5 bunları ayırt edebilecek mi? Bir yaya geçidindeki yayaları tespit etmek veya yıllık mahsul verimini tahmin etmek istediğinizde model ne kadar iyi çalışacaktır? Hayal gücünüzü serbest bırakın!

Kendi YOLOv5 kullanım örneğinizle sosyal medyada bizi #YOLOvME ile etiketleyin, biz de çalışmanızı ML topluluğuna tanıtalım.

Yapay Zeka Bilgisayarlı Görü ile Eğlenmek Ama Kod Yazmak İstemiyor musunuz?

Tek ihtiyacınız olan bir fikir. ile Ultralytics HUBYOLOv5 ile modeller oluşturmak ve fikirlerinizi hayata geçirmek çok kolay. İşleri basitleştiriyoruz ve tüm karmaşık MLOps'ları kendimiz yapıyoruz, böylece eğlenceli yapay zeka için herhangi bir kod bilmenize gerek yok. Başlamak çok kolay ve ilk ML modelinizi oluşturmak daha da kolay.

Ultralytics HUB adresine katılın ve Yapay Zekanın Büyüsünün Tadını Bugün Çıkarın

Şu anda beta aşamasındayız ve sınırlı sayıda yerimiz var, bu nedenle hemen kaydolduğunuzdan emin olun !

‍