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Roboflow über Bauen mit Open Source und Ultralytics YOLOv8

Entdecke Erkenntnisse aus Joseph Nelsons YV23-Vortrag auf Roboflow und Ultralytics YOLOv8 . Erforsche Open-Source-Zusammenarbeit und Stiftungsmodelle in der Computer Vision.

We are thrilled to share key takeaways from Joseph Nelson's talk at YOLO VISION 2023 (YV23), held at Google for Startups Campus in Madrid.

Joseph, Mitbegründer und CEO von Roboflow, sprach über Basismodelle, Open-Source-Zusammenarbeit und die faszinierende Welt der Computer Vision. Ultralytics YOLOv8Roboflow ist eine Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, erstklassige Computer-Vision-Datensätze und -Modelle zu erstellen, und über eine Viertelmillion Entwickler nutzen ihre Tools.

Warum Computer Vision?

Joseph nahm uns mit auf eine Reise, auf der er das Wesen der Computer Vision erforschte. Im Kern ist Computer Vision ein Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, in dem es darum geht, dass Computer Bilder und Videos verarbeiten und daraus Daten und Informationen extrahieren können, um sie dann nach Bedarf zu analysieren. 

In wenigen Worten: Es verwandelt alles, was wir sehen, in Software und steht im Einklang mit der Mission, die Welt programmierbar zu machen. Die Anwendungsmöglichkeiten sind grenzenlos, von der Verbesserung der Bestandsverwaltung im Einzelhandel bis hin zur Erstellung verspielter Snapchat-Filter.

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

Stiftungsmodelle: Das Spiel verändern

Der Vortrag stellte den Paradigmenwechsel vor, den die Stiftungsmodelle mit sich bringen, und skizzierte drei Szenarien:

  • Gebrauchsfertige Modelle: Du kannst bestehende Modelle wie CLIP von OpenAI für Aufgaben wie das Filtern von Inhalten und die Beschriftung von Bildern verwenden. Dies ist eine ideale Option, wenn die Echtzeitanforderungen nicht entscheidend sind und du Zugang zu einer hohen Rechenleistung hast.
  • Modelle, die ein wenig Hilfe brauchen: Mit Modellen wie dem Grounding-Dyno von Roboflow kannst du automatisch beschriften und auf bestimmte Aufgaben abstimmen. Das ist ideal für Fälle wie die Artenbestimmung, bei denen ein Basismodell für domänenspezifische Anforderungen erweitert werden kann.
  • Von Grund auf aufbauen: Wenn du einen traditionellen Arbeitsablauf hast, der eine individuelle Datenerfassung, Modelltraining und kontinuierliche Verbesserung beinhaltet. Dies ist eine maßgeschneiderte Lösung für domänenspezifische Probleme mit Echtzeit- oder unbegrenzten Datenverarbeitungsanforderungen.

Entfesseln von Möglichkeiten mit Ultralytics

Joseph betonte, dass Ultralytics die Arbeitsabläufe beschleunigt und es einfacher macht, Modelle zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen. Ultralytics dient als Drehscheibe für Open-Source-Datensätze, Modelle und eine Vielzahl unschätzbarer Ressourcen, wie z.B. das No-Code SaaS-Tool Ultralytics HUB .

Einpacken

Joseph schloss mit der Aufforderung an die Community, diese Tools zu erforschen, Erfahrungen auszutauschen und die Zukunft der Computer Vision weiter zu gestalten. Lasst uns diese Reise gemeinsam antreten, innovative Lösungen entwickeln und die Grenzen der KI verschieben.

Erfahren Sie mehr über Open Source mit YOLOv8 deployment hier

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