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.
Unsere allererste YOLO VISION fand am 27. September 2022 statt. Vom Einzug der KI in die Automobilindustrie bis hin zur Echtzeitanalyse der Obstproduktion haben wir uns inspirierende Vorträge von YOLOv5-Anwendern aus allen Bereichen angehört.
Was dieses Event so besonders machte, war die große Vielfalt an Hintergründen der Sprecher. Die Sprecher, die sich Vertretern von 18 teilnehmenden Unternehmen anschlossen, lieferten Einblicke in jeden Aspekt des ML-Prozesses. Unter ihnen sind unsere Partnerunternehmen wie Comet, Deci, ClearML, Paperspace und Roboflow sowie andere aus dem Open-Source-Bereich wie die chinesischen Giganten Baidu, Meituan und OpenMMLabs.
Link to this sectionDen Stand der Technik neu definieren mit YOLOv5#
Fragst du dich, welche Geschichte hinter der Entwicklung von YOLOv5 steckt und welche Methodik für F&E verwendet wurde?
Tauche ein in die Details des ganzheitlichen Ansatzes zur Auswahl der besten Architekturen mit Glenn Jocher, unserem Gründer & CEO hier bei Ultralytics, und Ayush Chaurasia, unserem ML Engineer.
Großartige Modellarchitekturen wie YOLOv5 sind entscheidend, um nützliche Ergebnisse im maschinellen Lernen zu erzielen. Aber Modelle sind nur so gut wie ihre Datensätze. Joseph Nelson, CEO & Mitbegründer von unserem Partner Roboflow, zeigte den Einfluss der Datensatzqualität auf 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!
Link to this sectionBewährte 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 reine Begeisterung, Lösungen zu entwickeln, die reale Herausforderungen lösen können. Bei Google baut sie Machine-Learning-Lösungen für Kundenanwendungsfälle unter Nutzung zentraler 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.
Link to this sectionOpen-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 erste Mal überhaupt, dass diese Top-Vision-AI-Repositories gemeinsam auf einer Bühne standen. Falls du dieses Panel verpasst hast, schau dir dieses Video an, in dem Bo Zhang, Glenn Jocher, Guanzhong Wang, Wenwei Zhang und Yixin Shi 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.“
Link to this sectionVisuelle 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 lösen kann.
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-Analytik und maschinelles Lernen in großem Maßstab verfügt Danny Bickson über mehr als 15 Jahre Erfahrung in der Hightech-Industrie. Du kennst ihn vielleicht von Turi, einer Plattform für maschinelles Lernen, die Big-Data-Analytik-Produkte für ihre Nutzer erstellt. Im Jahr 2016 wurde Turi von Apple übernommen, wo Dr. Danny Bickson mehrere Jahre als Senior Data Science Manager arbeitete.
Link to this sectionDein Tor zur Vision AI#
Und schließlich war es uns ein Vergnügen, 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 Funktionen und Möglichkeiten. Erfahre mehr über die Ultralytics Platform und beginne kostenlos mit der Erstellung deiner Modelle!
Finde alle aufgezeichneten Sessions auf unserem YouTube-Kanal!
Wir sind begeistert von der Teilnehmerzahl bei YOLO VISION und freuen uns, ein Event geschaffen zu haben, bei dem Experten aus aller Welt zusammenkommen können, um mehr über Vision AI zu erfahren. Bleib auf dem Laufenden, indem du uns auf Social Media folgst. Wir sehen uns nächstes Jahr bei der YOLO VISION 2023!
