Roboflow sobre la construcción con código abierto y Ultralytics YOLOv8

Estamos encantados de compartir las principales conclusiones de la charla de Joseph Nelson en YOLO VISION 2023 (YV23), que se celebró en Google for Startups Campus en Madrid.

Joseph, cofundador y CEO de Roboflow, profundizó en los modelos de base, la colaboración de código abierto y el fascinante mundo de Ultralytics YOLOv8. Roboflow es una plataforma que permite a los desarrolladores crear conjuntos de datos y modelos de visión artificial de primer nivel, con más de un cuarto de millón de desarrolladores que aprovechan sus herramientas.

¿Por qué la visión artificial?

Joseph nos llevó a un viaje explorando la esencia de la visión artificial. En esencia, la visión artificial es un campo dentro de la inteligencia artificial (IA) y la informática que se centra en permitir que los ordenadores procesen imágenes y vídeos, extrayendo datos e información de ellos para luego analizarlos según sea necesario. 

En pocas palabras, transforma todo lo que vemos en software, lo que se alinea con la misión de hacer que el mundo sea programable. Las aplicaciones son ilimitadas, desde la mejora de la gestión de inventario en el comercio minorista hasta la creación de divertidos filtros de Snapchat.

Joseph compartió ejemplos interesantes de proyectos impulsados por la visión artificial. Estos variaban desde robots lanzallamas para eliminar malas hierbas y máquinas de ejercicio para gatos (¡puntero láser incluido!) hasta drones que navegan por imágenes aéreas para detectar elementos como paneles solares, controladores OBS automatizados e incluso una herramienta para salvarnos del infame Rick Roll.

Modelos fundacionales: Cambiando las reglas del juego

La charla reveló el cambio de paradigma provocado por los modelos fundacionales, describiendo tres escenarios:

• Modelos listos para usar: Puede utilizar modelos existentes como CLIP de OpenAI para tareas como el filtrado de contenido y la subtitulación de imágenes. Esta se convierte en una opción ideal cuando los requisitos en tiempo real no son críticos y se dispone de acceso a una potencia informática sustancial.

• Modelos que necesitan un poco de ayuda: Se pueden utilizar modelos como el grounding dyno de Roboflow para etiquetar automáticamente y ajustar para tareas específicas. Es perfecto para casos como la identificación de especies, donde un modelo de referencia puede mejorarse para necesidades específicas del dominio.

• Construcción desde cero: Donde tiene un flujo de trabajo tradicional que implica la recopilación de datos personalizados, el entrenamiento de modelos y la mejora continua. Esta es una solución a medida para problemas específicos del dominio con requisitos de cálculo en tiempo real o ilimitados.

Desbloqueando posibilidades con Ultralytics

Joseph hizo hincapié en el poder de Ultralytics para acelerar los flujos de trabajo, facilitando la construcción, el entrenamiento y el despliegue de modelos. Ultralytics sirve como un centro para conjuntos de datos de código abierto, modelos y una miríada de recursos inestimables, como su herramienta SaaS sin código Ultralytics HUB.

Resumiendo

Joseph concluyó animando a la comunidad a explorar estas herramientas, compartir experiencias y seguir dando forma al futuro de la visión artificial. Embarquémonos juntos en este viaje, creando soluciones innovadoras e impulsando los límites de la IA.

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