Khám phá sáng tạo YOLOv5 các ứng dụng, như phát hiện loài ngựa vằn và xem cách cộng đồng của chúng tôi tận dụng AI cho các nhiệm vụ đầy thách thức.
.avif)
Chúng tôi đã thấy mọi người sử dụng YOLOv5 Để tạo ứng dụng ước tính năng suất cây trồng, hãy phát hiện nhựa trong đại dương và cho biết ai đó có đeo khẩu trang đúng cách hay không. Chúng tôi đã liên hệ với cộng đồng của mình và yêu cầu họ chia sẻ nhiều cách hơn nữa về cách họ sử dụng YOLOv5 để giải quyết những thách thức của họ.
Kayo Kumabe là một Data Analyst đến từ Kumamoto, Nhật Bản. Kayo chỉ mới làm việc với YOLOv5 trong tháng qua nhưng thích thử nghiệm cơ sở hạ tầng vì "nó chỉ thông minh". Đối với một người mới làm quen với AI, Kayo khuyên họ nên dành thời gian tùy chỉnh mô hình của mình, ngay cả khi họ không có kiến thức về python hoặc máy học.
Nói chung, có thể khó phân biệt sự tinh tế trong ngoại hình bằng mắt người. Kayo đưa ra giả thuyết rằng thay vào đó, AI có thể dễ dàng phát hiện ra những khác biệt tinh tế này. Để kiểm tra điều này, Kayo đã biên soạn một bộ dữ liệu gồm ba loài ngựa vằn khác nhau để nuôi chúng YOLOv5 mẫu. Kayo đã tạo ra một YOLOv5 mô hình để phát hiện các loại ngựa vằn khác nhau. Mô hình này so sánh các tính năng của động vật và tạo ra một đầu ra xác định loài ngựa vằn.
Kết quả là, Kayo đã có thể chứng minh giả thuyết của họ. Các YOLOv5 Mô hình có thể phát hiện từng loài ngựa vằn với độ chính xác cao, trong khi chỉ được huấn luyện trên 20 hình ảnh cho mỗi loài ngựa vằn.
Chúng tôi tò mò muốn hiểu làm thế nào Kayo bắt đầu với Thị giác máy tính, vì vậy chúng tôi đã hỏi họ một vài câu hỏi.
"Tôi chưa bao giờ thử bất kỳ cơ sở hạ tầng phát hiện vật thể nào khác. YOLOv5 có vẻ dễ dàng vì nó không yêu cầu mã hóa cứng."
"Tôi chỉ thu thập 20 hình ảnh cho mỗi loại ngựa vằn, làm các tệp dán nhãn của hình ảnh và để YOLOv5 học. Đó là tất cả! Thật tuyệt vời khi thấy YOLOv5 Phát hiện các loại ngựa vằn chính xác 100%! Có lẽ ít hơn 20 hình ảnh sẽ ổn."
"Một số khách hàng của tôi quan tâm đến AI nên tôi bắt đầu nghiên cứu nó để mở rộng công việc của mình. Khi tôi bắt gặp AI tầm nhìn, tôi đã rất phấn khích vì nó trông giống như bộ phim Terminator yêu thích của tôi ngoài đời thực.
"Tôi muốn phát hiện con tôi trong số nhiều học sinh trong trường. Nó có thể hữu ích vào một ngày thể thao. Tôi muốn làm nó cho một ứng dụng iPhone."
Để xem thêm các sáng tạo của Kayo với YOLOv5, hãy xem LinkedIn và Twitter của họ.
Phát hiện ngựa vằn này YOLOv5 Trường hợp sử dụng là một ví dụ tuyệt vời về YOLOv5thành công trong việc phân biệt loài. Nếu chúng ta áp dụng mạng lưới thần kinh này cho các loại động vật khác nhau, sẽ YOLOv5 Có thể phân biệt những điều đó? Mô hình sẽ hoạt động tốt như thế nào nếu bạn muốn phát hiện người đi bộ qua đường hoặc dự đoán năng suất cây trồng hàng năm? Hãy để trí tưởng tượng của bạn tự do!
Gắn thẻ chúng tôi với #YOLOvME trên phương tiện truyền thông xã hội của chúng tôi với chính của bạn YOLOv5 trường hợp sử dụng và chúng tôi sẽ quảng bá công việc của bạn đến cộng đồng ML.
Tất cả những gì bạn cần là một ý tưởng. Với Ultralytics HUB, thật dễ dàng để tạo mô hình với YOLOv5 và đưa ý tưởng của bạn vào cuộc sống. Chúng tôi làm cho mọi thứ trở nên đơn giản và tự làm tất cả các MLOps phức tạp, vì vậy bạn không cần phải biết bất kỳ mã nào để có AI thú vị. Thật dễ dàng để bắt đầu và thậm chí còn dễ dàng hơn để xây dựng mô hình ML đầu tiên của bạn.
Chúng tôi hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm và có không gian hạn chế, vì vậy hãy đảm bảo đăng ký ngay bây giờ!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
