了解 Vladimir Panteleev 如何利用YOLOv5 实现高效的停车解决方案,并通过Ultralytics 使计算机视觉开发变得简单易行。
Vladimir Panteleev 认为,机器学习是所有开发人员的隐藏激情所在。他负责Paralect 的研发部门。首先,团队将 ML 方法用于 Paralect 的内部工具,然后开始使用 ML 解决方案开发商业产品。
弗拉基米尔和他的团队 YOLOv5仅在几个月前。从那时起,他们就惊奇地发现,计算机视觉开发原来可以如此简单!
这个问题小菜一碟!弗拉基米尔发现,他在办公室附近的停车场很难找到停车位。于是,他决定利用计算机来帮助解决停车位问题!只需在建筑物的窗户上安装一个网络摄像头,就可以全天候跟踪免费停车位。
弗拉基米尔和他的团队经历了数十种解决方案:
它们都有不同的 "细微差别",例如监督学习能力差、过度消耗资源、API/UI 是为外星人而非人类设计的,以及天文数字般的高昂价格。因此,YOLOv5 从一开始就是我们的最爱,因为它非常符合我们和合作伙伴的需求。
毫无疑问,是选择模型的能力!它允许您使用 YOLOv5n/s/m/l/x 解决不同的问题,这一点令人惊叹。友好的界面、文档和公平的资源消耗使YOLOv5 成为当今物体检测领域的佼佼者。
我们随时准备迎接任何挑战,因此,如果您读了这篇文章,并有兴趣为开源或任何其他目的构建 "尖端 "解决方案,请与我们联系!
不要害怕,试一试吧!Ultralytics 已使计算机视觉技术变得非常容易使用,而且价格低廉(YOLOv5 )。10 年前,你必须是一名博士,而现在,任何开发人员都可以实现这样的解决方案。
Vladimir 在 Paralect 的目标是为所有创始人提供经济实惠的尖端解决方案!但是,这种氛围让我们所有人都认为这是无法解决的问题。他们提倡在公共场合进行建设,向世界其他地方展示一切都比想象中容易得多!弗拉基米尔的团队正在撰写一份指南,帮助其他构建者开始使用计算机视觉。在以下网站查看弗拉基米尔的其他项目 推特!
如果您认为应该与全世界分享您的使用案例,并想介绍您使用YOLOv5 所做的事情,请在社交媒体 @Ultralytics 上用 #YOLOvME 标记我们,这样您就有机会被报道。