Roboflow über das Bauen mit Open-Source und Ultralytics YOLOv8

Wir freuen uns, wichtige Erkenntnisse aus dem Vortrag von Joseph Nelson auf der YOLO VISION 2023 (YV23) mitzuteilen, die im Google for Startups Campus in Madrid stattfand.

Joseph, Mitbegründer und CEO von Roboflow, befasste sich mit Foundation Models, Open-Source-Kollaboration und dem faszinierenden Bereich von Ultralytics YOLOv8. Roboflow ist eine Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, erstklassige Computer-Vision-Datensätze und -Modelle zu erstellen, wobei 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 teilte spannende Beispiele für Projekte, die auf Computer Vision basieren. Diese reichten von flammenwerfenden Unkrautvernichtungsrobotern und Katzen-Trainingsgeräten (Laserpointer inklusive!) über Drohnen, die Luftaufnahmen navigieren, um Gegenstände wie Solarpaneele zu erkennen, automatisierte OBS-Controller und sogar ein Tool, um uns vor dem berüchtigten Rick Roll zu bewahren.

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 Roboflows Grounding DINO verwenden, um sie automatisch zu beschriften und für bestimmte Aufgaben zu optimieren. Dies ist ideal für Fälle wie die Artenidentifizierung, bei denen ein Basismodell für domänenspezifische Anforderungen verbessert 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.

Möglichkeiten mit Ultralytics freisetzen

Joseph betonte die Leistungsfähigkeit von Ultralytics bei der Beschleunigung von Workflows, wodurch es einfacher wird, Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Ultralytics dient als Drehscheibe für Open-Source-Datensätze, -Modelle und eine Vielzahl unschätzbarer Ressourcen, wie z. B. das No-Code-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.

Erfahren Sie hier mehr über Open Source mit der YOLOv8-Bereitstellung!