YOLO VISION 2022: Die neue Grenze der Vision AI
Entdecke Einblicke von der YOLO VISION 2022 mit Vorträgen zu KI in verschiedenen Branchen und das Neueste im Machine Learning von Ultralytics-Experten.
Unser allererstes YOLO VISION fand am 27. September 2022 statt. Vom Einzug der KI in die Automobilindustrie bis hin zur Echtzeitanalyse der Obstproduktion haben wir uns inspirierenden Vorträgen von YOLOv5-Nutzern auf ganzer Linie angehört.
Etwas, das dieses Event so besonders machte, war die große Vielfalt an Hintergründen der Sprecher. Zusammen mit Vertretern aus 18 teilnehmenden Unternehmen lieferten die Sprecher Einblicke aus jedem Aspekt des ML-Prozesses. Darunter befinden sich unsere Partnerunternehmen wie Comet, Deci, ClearML, Paperspace und Roboflow sowie andere aus dem Open-Source-Bereich wie die chinesischen Giganten Baidu, Meituan und OpenMMLabs.
Neudefinition des State-Of-The-Art mit Ultralytics YOLOv5#
Fragst du dich nach der Geschichte hinter der Entstehung von Ultralytics YOLOv5 und der Methodik, die für F&E verwendet wurde?
Tauche ein in die Details des ganzheitlichen Ansatzes zur Auswahl der besten Architekturen mit Glenn Jocher, unserem Gründer und CEO hier bei Ultralytics, und Ayush Chaurasia, unserem ML Engineer.
Großartige Modellarchitekturen wie Ultralytics YOLOv5 sind entscheidend, um nützliche Ergebnisse im Machine Learning zu erzielen. Aber Modelle sind nur so gut wie ihre Datensätze. Joseph Nelson, CEO & Co-Founder von unserem Partner Roboflow, zeigte den Einfluss der Datensatzqualität auf die Produktionsergebnisse. Die Erkenntnisse basieren auf über 10.000 Vision-Training-Jobs und der Open-Source-Community von Roboflow Universe mit über 90.000 Datensätzen.
In seiner Session zeigte Joseph auch wesentliche Unterschiede zwischen Forschung und Produktion auf, die es Entwicklern ermöglichen, ihre Datensätze anzupassen, um schneller zu aussagekräftigen Ergebnissen zu gelangen.
Erfahre mehr über die Datensatzqualität und ihren Einfluss darauf, wie du dein CV-Modell produktionsreif machst!
Bewährte Methoden zur Validierung deines ML-Modells & deiner Daten vor der Bereitstellung#
Jedes Stück traditioneller Software durchläuft heute vor der Bereitstellung umfassende Tests verschiedener Arten, was das Risiko von Produktionsfehlern erheblich reduziert.
Wie können wir diese Ideen auf die statistisch orientierte Welt des ML übertragen?
Aishwarya Srinivasan, Data Scientist bei Google & Open Source Developer Advocate bei Deepchecks, spricht über die schiere Begeisterung hinter dem Entwickeln von Lösungen, die reale Herausforderungen lösen können. Bei Google entwickelt sie Machine-Learning-Lösungen für Anwendungsfälle von Kunden und nutzt dabei zentrale Google-Produkte wie TensorFlow, DataFlow und AI Platform.
Aishwarya war bei unserer YOLO VISION dabei, um bewährte Methoden und praktische Tipps zum umfassenden Testen und Analysieren deines Modells zu diskutieren. Sieh dir ihren Vortrag an, um den Unterschied zwischen dem Testen von Software und dem Testen von ML zu erfahren.
Open-Source-Projekte, die die Zukunft von Computer Vision AI ermöglichen#
Wir veranstalteten ein wegweisendes Panel, bei dem wir andere Mitglieder der YOLO-Architekturfamilie sowie weitere Top-Open-Source-Vision-AI-Architekturen aus diesem Bereich zusammenbrachten.
Hier trafen Meituans YOLOv6, OpenMMLab CNs MMDetection und Baidu, Inc.s PaddlePaddle auf Ultralytics' YOLOv5, um über Open-Source-Projekte zu diskutieren, die die Zukunft der Vision AI gestalten.
Dies war das allererste Mal, dass diese Top-Vision-AI-Repositories gemeinsam auf einer Bühne standen. Wenn du dieses Panel verpasst hast, sieh dir dieses Video an, in dem Bo Zhang, Glenn Jocher, Guanzhong Wang, Wenwei Zhang und Yixin Shi über ihre Wahl der Frameworks, Designs, die Entwicklung der Repository-Struktur und mehr diskutierten!
Wie unser CEO Glenn Jocher sagt: „Wir konnten alle von den Werkzeugen und Erfahrungen der anderen lernen.“
Visuelle Daten explodieren#
Systeme für die Verwaltung visueller Daten haben in allen Bereichen Defizite: Speicherung, Qualität, Suche, Analytik und Visualisierung. Als Folge verlieren Unternehmen und Forscher an Produktzuverlässigkeit, Arbeitszeit, verschwenden Speicherplatz und Rechenleistung und, was am wichtigsten ist, sie verlieren die Fähigkeit, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.
In diesem Vortrag hat uns Dr. Danny Bickson gezeigt, wie man dieses Problem mit seinem beliebten, kostenlosen GitHub-Tool Fastdup löst.
Fastdup ist ein Tool, um Erkenntnisse aus einer großen Bildersammlung zu gewinnen. Es kann Anomalien, doppelte und nahezu doppelte Bilder sowie Ähnlichkeitscluster finden und das normale Verhalten sowie zeitliche Interaktionen zwischen Bildern erlernen. Es kann zur intelligenten Subsampling-Erstellung eines hochwertigeren Datensatzes, zur Entfernung von Ausreißern und zur Erkennung von neuen Informationen verwendet werden, die zur Kennzeichnung gesendet werden sollen.
Als Experte für Big-Data-Analysen und großskaliges maschinelles Lernen verfügt Danny Bickson über mehr als 15 Jahre Erfahrung in der High-Tech-Branche. Du kennst ihn vielleicht von Turi, einer Plattform für maschinelles Lernen, die Big-Data-Analyseprodukte für ihre Nutzer entwickelt. Im Jahr 2016 wurde Turi von Apple übernommen, wo Dr. Danny Bickson mehrere Jahre lang als Senior Data Science Manager arbeitete.
Dein Tor zur Vision AI#
Und schließlich war es uns eine Freude, offiziell den Start unserer Ultralytics Platform anzukündigen!
Die Ultralytics Platform ist unsere No-Code-Lösung, um KI-Modelle in drei einfachen Schritten zu trainieren und bereitzustellen! Erwecke deine Modelle zum Leben, indem du entscheidest, von welchen Daten sie lernen sollen.
Unsere Experten und Entwickler der Tools, Kalen Michael und Sergio Sánchez, führten uns durch die Ultralytics Platform und erklärten alle Features und Funktionen. Erfahre mehr über die Ultralytics Platform und beginne kostenlos damit, deine Modelle zu erstellen!
Finde alle aufgezeichneten Sitzungen auf unserem YouTube-Kanal!
Wir sind begeistert von der großen Resonanz auf YOLO VISION und freuen uns, ein Event ins Leben gerufen zu haben, bei dem Experten aus der ganzen Welt zusammenkommen können, um etwas über Vision AI zu lernen. Bleibe mit uns auf dem Laufenden, indem du uns in den sozialen Medien folgst. Bis nächstes Jahr bei YOLO VISION 2023!
