YOLO (You Only Look Once) is een populaire deep learning techniek die ontwikkeld is voor objectherkenning in beelden en bewegende beelden. Het is een single-shot detector, wat betekent dat het een afbeelding in één keer analyseert in plaats van verschillende frames afzonderlijk te analyseren. Hierdoor is YOLO zeer efficiënt en snel.

YOLO maakt gebruik van convolutional neural networks (CNNs) om beelden te analyseren en objecten te identificeren. De techniek splitst een afbeelding op in een raster van cellen en elke cel bevat voorspellingen over objecten die binnen die cel kunnen voorkomen. Dit stelt YOLO in staat om meerdere objecten tegelijkertijd te detecteren en te classificeren in real-time.

De ontwikkeling van YOLO heeft de objectherkenningstechnieken in de computer vision sterk verbeterd. Het wordt veelvuldig gebruikt in toepassingen zoals autonome voertuigen, beveiligingssystemen en bijvoorbeeld ook in medische beeldverwerking. Het is ook populair voor het toevoegen van interactieve functies aan mobiele applicaties, zoals gezichtsherkenning en objectherkenning.

In samenwerking met andere deep learning technieken zoals transfer learning en real-time object tracking, biedt YOLO een robuuste en snelle manier om objecten te herkennen en te classificeren. Het heeft de mogelijkheden van computer vision sterk vergroot en heeft de deur opengezet voor nieuwe toepassingen en verdere ontwikkeling in de toekomst.

Versies van YOLO: Een overzicht

Het volgen van updates binnen de YOLO-gemeenschap wordt steeds complexer. Sinds de lancering van YOLOv1 in 2015 zijn er diverse versies uitgebracht, elk met de belofte de nieuwe standaard in technologie te zetten. Hier is een overzicht van de belangrijkste versies en hun kenmerken:

1. YOLOv1 (2015) - De oorspronkelijke versie, geïntroduceerd door Joseph Redmon, markeerde de start van real-time objectherkenning.

2. YOLOv2 (2016) - Ook bekend als YOLO9000, verbeterde de snelheid en nauwkeurigheid aanzienlijk en was in staat om meer dan 9000 objectcategorieën te herkennen.

3. YOLOv3 (2018) - Geïntroduceerd op 8 april 2018, bood significant betere detectie van kleine objecten en werkte met Darknet-53.

4. YOLOv4 (2020) - Gelanceerd in april 2020, bood verbeteringen in snelheid en nauwkeurigheid, en was optimaler voor productieomgevingen.

5. Scaled-YOLOv4 - Gebruikte PyTorch in plaats van Darknet, gericht op het schalen van het model voor betere prestaties.

6. YOLOR (2021) - Uitgebracht in 2021, stond voor "You Only Learn One Representation", een verbetering van YOLOv4.

7. YOLOX (2021) - Verbeterde versie van YOLOv3, geïntroduceerd in juli 2021, gericht op modulariteit en schaalbaarheid.

8. YOLOv5-YOLOv8 (2020-2023) - Ontwikkeld door Ultralytics, begonnen met YOLOv5 in juni 2020, niet officieel van de oorspronkelijke YOLO-auteurs, maar wijd geaccepteerd vanwege de gebruiksvriendelijkheid en prestaties.

9. YOLOv6 (2022) - Specifiek gericht op industriële toepassingen, geïntroduceerd in 2022.

10. YOLOv7 (2022) - Voortzetting van de ontwikkelingen door de makers van YOLOv4 en YOLOR, geïntroduceerd in 2022.

11. DAMO-YOLO - Specifieke aanpassingen voor verbeterde prestaties in bepaalde domeinen.

12. PP-YOLO-serie (2020-2022) - Ontwikkeld op het PaddlePaddle framework, inclusief PP-YOLOv1, PP-YOLOv2 en PP-YOLOE, elk met significante prestatieverbeteringen.

13. YOLOv9 (januari 2024) - De meest recente versie, geïntroduceerd in januari 2024, belooft opnieuw de nieuwe standaard te zijn met verbeterde staat-van-de-kunst prestaties.

Elke nieuwe versie van YOLO brengt verbeteringen in snelheid, nauwkeurigheid en gebruiksgemak. Dit maakt YOLO tot een van de meest dynamische en invloedrijke systemen in het veld van objectherkenning.

Trainen van een YOLO-model

YOLO (You Only Look Once) is een diep lerende algoritme waarmee objecten kunnen worden herkend in afbeeldingen en bewegende beelden. Het trainen van een YOLO-model voor het herkennen van nieuwe objecten vereist de volgende stappen:

1. Verzamelen van geannoteerde beelden: Verzamel beelden van objecten die u wilt herkennen en markeer de locatie van elk object op het beeld.

2. Vormen van een dataset: Maak een dataset van de verzamelde beelden en de bijbehorende objectannotaties.

3. Selecteren van een modelarchitectuur: Kies een geschikte modelarchitectuur, zoals YOLOv3, en configureer deze voor uw specifieke toepassing.

4. Trainen van het model: Gebruik de verzamelde dataset om het model te trainen. Tijdens het trainen zal het model proberen de locatie van objecten te voorspellen op basis van de beelden in de dataset.

5. Evaluatie van het model: Test het model op beelden die niet zijn gebruikt tijdens het trainen en evalueer de nauwkeurigheid van objectherkenning.

6. Fine-tuning: Als nodig, pas het model aan door bijvoorbeeld hyperparameters aan te passen of meer beelden toe te voegen aan de trainingsdataset.

Met deze stappen kun je een YOLO-model opzetten en trainen voor het herkennen van nieuwe objecten in beelden. Het is belangrijk om voldoende geannoteerde beelden te verzamelen en het model grondig te evalueren om betrouwbare antwoorden te krijgen.

Bepalen van lichaamshouding

YOLO (You Only Look Once) kan gebruikt worden voor het detecteren van lichaamshouding. Het werkt door afbeeldingen of videoframes te analyseren en te voorspellen waar objecten zich bevinden en welke soort objecten het zijn. Voor het detecteren van lichaamshouding, moet YOLO eerst getraind worden op een dataset van lichaamshoudingen. Dit kan gedaan worden door te gebruiken annotaties die aangeven waar bepaalde lichaamsdelen zich bevinden.

Vervolgens kan een machine learning model opgebouwd worden op basis van deze annotaties, door het model te trainen op de annotaties in de dataset. Het model leert op deze manier de verbanden tussen de annotaties en de lichaamshoudingen.

Eenmaal getraind, kan het model worden gebruikt om lichaamshoudingen te detecteren in nieuwe afbeeldingen of videoframes. Dit gebeurt door het model te laten voorspellen waar bepaalde lichaamsdelen zich bevinden in het nieuwe beeld. De uitkomst van de voorspelling kan vervolgens gebruikt worden om de lichaamshouding te interpreteren.

Het is belangrijk om te onthouden dat de precisie van de resultaten afhankelijk is van de kwaliteit en grootte van de training dataset en de efficiëntie van het gebruikte machine learning model.

Yolo - bronnen

1. Maker van YOLO en Darknet

   • Joseph Redmon - De originele ontwikkelaar van YOLO en het Darknet framework. Meer informatie over zijn werk en publicaties kunt u vinden op zijn persoonlijke pagina: Joseph Redmon

2. Technische Onderbouwing en Versies

   • YOLOv1-v4 (Darknet) - Alle originele versies van YOLO ontwikkeld door Joseph Redmon en later door Alexey Bochkovskiy zijn beschikbaar op Darknet GitHub.
   • Ultralytics YOLOv5-v8 - Deze versies zijn door Ultralytics ontwikkeld en zijn niet officieel deel van de oorspronkelijke YOLO-reeks, maar zijn wijdverspreid gebruikt. De code is beschikbaar op Ultralytics GitHub.
   • YOLOv9 - De nieuwste versie, gelanceerd in januari 2024, kan worden gevonden op de officiële ontwikkelaarspagina YOLOv9 Official Release.

3. Datasets voor Training en Testen

   • COCO Dataset - Een van de meest gebruikte datasets voor objectherkenning, beschikbaar voor gratis persoonlijk gebruik. Downloaden kan via COCO Dataset.
   • Pascal VOC - Een andere populaire dataset die vaak wordt gebruikt voor het trainen van objectherkenningsmodellen. Beschikbaar op Pascal VOC.

4. Community en Discussie

   • YOLO Forums - Discussieforums waar gebruikers vragen kunnen stellen en ervaringen kunnen delen met anderen in de YOLO-community. Bezoek YOLO Community Forum.
   • Reddit Machine Learning - Een subreddit waar vaak discussies en informatie over YOLO en andere machine learning technieken worden gedeeld. r/MachineLearning.