Kako korištenjem umjetne inteligencije i YOLO algoritma prepoznavati objekte u prirodi?

Digitalna Dalmacija najavila je novo izdanje iznimno popularne YOLO radionice o primjeni umjetne inteligencije u stvarnom životu. I ove godine, voditelj će biti Luka Farkaš, ATOS intern i stipendist, uz pomoć Odjela za informatiku splitskog PMF-a.

tri vijesti o kojima se priča Rat na Bliskom istoku VIDEO Uništena ključna zgrada iranskih vlasti. Izraelska vojska se oglasila nakon novog vala udara Ključni razgovori usred rata Evo koga je Trump zvao da mu pomogne u ratu s Iranom: "Izaći će iz sjene" DRAMA U KUVAJTU VIDEO Snimljen napeti trenutak nakon obaranja američkog zrakoplova: Muškarac na pilota nasrnuo šipkom

Kako ističu iz Digitalne Dalmacije, u Hrvatskoj se još uvijek premalo radi na korištenju ovakvih tehnologija, stoga je Yolo Hands On training, jedna od edukacija u nastojanju da dostignemo druge razvijene zemlje u tom području.

Yolo Hands On training jedina je AI radionica u Splitu, a bit će besplatna i otvorena za sve zainteresirane, a novost je da će ove godine polaznici razvijati vlastite demo projekte odnosno aplikacije koje koriste automatizirano prepoznavanje objekata putem YOLO algoritma.

Polaznici će dobiti sveobuhvatno uvodno znanje o podešavanju razvojnog okruženja, potrebnim tehnologijama te samoj problematici strojnog učenja i prepoznavanja objekata s upotrebom YOLO algoritma. Cilj radionice je osnažiti polaznike s vještinama i znanjem koje će im omogućiti da samostalno razvijaju aplikacije s naprednim sposobnostima prepoznavanja objekata.

Svi će polaznici učiti programiranje YOLO algoritma, ali istovremeno i raditi jedan vlastiti projekt. To je još jedan primjer povezivanja developerske i startup zajednice - njihovog međusobnog nadopunjavanja i rasta.

Polaznici YOLO edukacije će se kroz praktičnu primjenu upoznati s problematikom detekcije i klasifikacije objekata od interesa. Osim detekcije i klasifikacije polaznici će se upoznati i s izazovima prikupljanja podataka, problemima uvježbavanja, ali i testiranja sustava temeljenih na strojnom učenju.

Sav praktični rad odvija se u oblaku, za što je potreban Google račun, te predznanja programiranja, ne nužno ali poželjno u programskom jeziku Python.
Radionica je zamišljena kao samostalan rad na modelima detekcije objekata uz kratke prezentacije i simulacije o istima. Polaznici bi se upoznali s koracima i postupcima (workflow) pri kreiranju modela neuronskih mreža za rad s Machine Learning algoritmima u svijetu računalnog vida (CV), odnosno detekcije objekata. Polaznik bi nakon završetka radionice trebao biti sposoban prikupiti vlastite podatke, odabrati prikladan model i istrenirati isti. Tijekom pripreme podataka i treniranja modela, polaznik će biti sposoban uvidjeti potencijalne probleme i optimizirati ih na što efikasniji način

Ideje za projekte:
Praćenje zauzeća lučica prebrojavanjem vezanih brodova temeljem ulaza s kamere
Procjena gužve na trgu detekcijom i brojanjem ljudi temeljem ulaza s kamere
Procjena gužve u luci ili na nekoj prometnici temeljem detekcije kretanja vozila u jedinici vremena
Procjena gužve na plažama temeljem detekcije ljudi i vozila i njihovog prebrojavanja
Procjena broja automobila u prometu
Detekcija slobodnih i zauzetih mjesta na parkiralištu

Svi navedeni projektni zadaci u obzir uzimaju specifičnost turističke djelatnosti u sezoni te se oslanjaju na već dostupne izvore podataka kako u splitsko-dalmatinskoj županiji, tako i u cijeloj Hrvatskoj.

U sklopu navedenih projekata, sudionici će naučiti:
Pripremu skupa podataka: Skup podataka s anotiranim slikama bit će pripremljen kako bi se modeli mogli uvježbati i testirati.
Uvježbavanje YOLOv8 modela: Koristeći pripremljeni skup podataka, sudionici će uvježbati YOLOv8 model kako bi prepoznavao i lokalizirao objekte na slikama ili videozapisima.
Primjenu SORT algoritama: Nakon detekcije objekata pomoću YOLOv8 modela, sudionici će primijeniti SORT algoritme kako bi se ostvarilo praćenje objekata. Uz detekciju i praćenje objekata sustav će moći prebrojavati objekte.
Evaluaciju performansi: Sudionici će naučiti kako ocijeniti performanse sustava koristeći različite metrike, kao što su preciznost detekcije i točnost praćenja.

Radionica je besplatna i traje 3 tjedna - od 13.6. do 30.6. u PICS-u Digitalne Dalmacije na splitskom FESBu.

Prijave su otvorene do 8.6.2023. na linku.