Digitalna Dalmacija najavila je novo izdanje YOLO radionice, koja je prošle godine izazvala veliki interes.
Za neupućene - prepoznavanje objekata je čest zadatak u području računalnog vida (computer vision, op.a.), a YOLO, odnosno You Only Look Once je popularni model detekcije objekata poznat po brzini i točnosti. Osmislio ga je Joseph Redmon 2016 godine, nakon čega je prošao niz iteracija. Zainteresirani za ovu tematiku više informacija o YOLO algoritmu mogu pronaći u ovom članku na engleskom jeziku.
Radionicu koja će se održavati od 13.6. do 30.6. u PICS-u Digitalne Dalmacije na splitskom FESB-u ponovno će voditi Luka Farkaš, ATOS-ov stipendist i vježbenik, uz pomoć Odjela za informatiku splitskog PMF-a.
Prijave su otvorene do 8.6.2023.
Prema izjavama organizatora, Yolo Hands On training je jedina AI radionica u Splitu, a uz to je besplatna i otvorena za sve zainteresirane. Ove godine polaznici će 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.
Yolo Hands On training još je jedna u nizu developerskih edukacija koje organizira Digitalna Dalmacija, a ujedno mogućnost za razvoj vlastite startup ideje. 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, a sve štoje potrebno su Google račun i predznanje programiranja, a poželjno je i poznavanje programskog jezika 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 bio 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 u Splitsko-dalmatinskoj županiji i cijeloj Hrvatskoj.
U sklopu navedenih projekata, sudionici će naučiti sljedeće korake potrebne za implementaciju istih:
• Priprema 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.
• Primjena 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.
• Evaluacija performansi: Sudionici će naučiti kako ocijeniti performanse sustava koristeći različite metrike, kao što su preciznost detekcije i točnost praćenja
Prijave na radionicu otvorene su do 8.6.2023. godine.
