Roboflow beim Bauen mit Open-Source und Ultralytics YOLOv8

Wir freuen uns, die wichtigsten Erkenntnisse aus Joseph Nelsons Vortrag auf der YOLO VISION 2023 (YV23), die auf dem Google for Startups Campus in Madrid stattfand, mit Ihnen teilen zu können.

Joseph, Mitbegründer und CEO von Roboflow, befasste sich mit Gründungsmodellen, Open-Source-Zusammenarbeit und dem faszinierenden Bereich der Ultralytics YOLOv8. Roboflow ist eine Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, erstklassige Computer-Vision-Datensätze und -Modelle zu erstellen, und die sich damit rühmt, dass über eine Viertelmillion Entwickler ihre Tools nutzen.

Warum Computer Vision?

Joseph nahm uns mit auf eine Reise, um das Wesen der Computer Vision zu erkunden. Im Kern ist Computer Vision ein Bereich innerhalb der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, der sich darauf konzentriert, Computern die Verarbeitung von Bildern und Videos zu ermöglichen, Daten und Informationen aus diesen zu extrahieren und sie dann nach Bedarf zu analysieren. 

Kurz gesagt, es verwandelt alles, was wir sehen, in Software und steht im Einklang mit der Mission, die Welt programmierbar zu machen. Die Anwendungen sind grenzenlos, von der Verbesserung des Bestandsmanagements im Einzelhandel bis hin zur Erstellung verspielter Snapchat-Filter.

Joseph stellte spannende Beispiele von Projekten vor, die mit Hilfe von Computer Vision realisiert wurden. Diese reichten von flammenwerfenden Unkrautvernichtungsrobotern und Katzentrainingsgeräten (inklusive Laserpointer!) bis hin zu Drohnen, die Luftbilder navigieren, um Gegenstände wie Solarpaneele detect , automatisierte OBS-Steuerungen und sogar ein Tool, das uns vor der berüchtigten Rick Roll bewahrt.

Foundation Models: Eine bahnbrechende Veränderung

Der Vortrag enthüllte den Paradigmenwechsel, der durch Foundation Models hervorgerufen wurde, und umriss drei Szenarien:

• Sofort einsatzbereite Modelle: Sie können bestehende Modelle wie OpenAIs CLIP für Aufgaben wie Inhaltsfilterung und Bildunterschrift verwenden. Dies ist eine ideale Option, wenn Echtzeitanforderungen nicht kritisch sind und Zugang zu erheblicher Rechenleistung besteht.

• Modelle, die ein wenig Hilfe benötigen: Man kann Modelle wie den Roboflow zur automatischen Kennzeichnung und Feinabstimmung für bestimmte Aufgaben verwenden. Dies eignet sich perfekt für Fälle wie die Artenbestimmung, bei denen ein Basismodell für bereichsspezifische Anforderungen erweitert werden kann.

• Von Grund auf neu entwickeln: Wenn Sie einen traditionellen Workflow mit benutzerdefinierter Datenerfassung, Modelltraining und kontinuierlicher Verbesserung haben. Dies ist eine maßgeschneiderte Lösung für domänenspezifische Probleme mit Echtzeit- oder unbegrenzten Rechenanforderungen.

Mit Ultralytics neue Möglichkeiten erschließen

Joseph betonte die Leistungsfähigkeit von Ultralytics bei der Beschleunigung von Arbeitsabläufen und der Vereinfachung der Erstellung, Schulung und Bereitstellung von Modellen. Ultralytics dient als Drehscheibe für Open-Source-Datensätze, Modelle und eine Vielzahl unschätzbarer Ressourcen, wie z. B. das codefreie SaaS-Tool Ultralytics HUB.

Zusammenfassung

Joseph schloss mit einer Ermutigung an die Community, diese Tools zu erkunden, Erfahrungen auszutauschen und die Zukunft der Computer Vision weiterhin mitzugestalten. Lassen Sie uns diese Reise gemeinsam antreten, innovative Lösungen entwickeln und die Grenzen der KI erweitern.

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