YOLO VISION 2022: la nueva frontera de Vision AI
Descubre las conclusiones de YOLO VISION 2022, con ponencias sobre la AI en diversos sectores y las últimas novedades del aprendizaje automático de la mano de expertos de Ultralytics.
Nuestro primer YOLO VISION se celebró el 27 de septiembre de 2022. Desde la llegada de la IA a la industria automovilística hasta el análisis en tiempo real de la producción de fruta, escuchamos charlas inspiradoras de usuarios de YOLOv5 de todos los ámbitos.
Algo que hizo especial este evento fue la gran variedad de trayectorias de los ponentes. Con representantes de 18 empresas participantes, los ponentes ofrecieron perspectivas sobre todos los aspectos del proceso de ML. Entre ellos se encontraban nuestras empresas colaboradoras, como Comet, Deci, ClearML, Paperspace y Roboflow, además de otras del ámbito del código abierto, como los gigantes chinos Baidu, Meituan y OpenMMLabs.
Redefiniendo el estado del arte con Ultralytics YOLOv5#
¿Te preguntas cuál es la historia detrás de la creación de Ultralytics YOLOv5 y la metodología utilizada para I&D?
Profundiza en los detalles del enfoque integral utilizado para elegir las mejores arquitecturas con Glenn Jocher, nuestro fundador y CEO en Ultralytics, y Ayush Chaurasia, nuestro ingeniero de ML.
Las arquitecturas de modelos excelentes, como Ultralytics YOLOv5, son fundamentales para obtener resultados útiles en machine learning. Pero los modelos solo son tan buenos como sus datasets. Joseph Nelson, CEO y cofundador de nuestro socio Roboflow, mostró el impacto de la calidad del dataset en los resultados en producción. Estas conclusiones se basan en más de 10.000 trabajos de entrenamiento de visión y en la comunidad de código abierto de Roboflow Universe, con más de 90.000 datasets.
En su sesión, Joseph también mostró diferencias clave entre la investigación y la producción que permiten a los desarrolladores modificar sus datasets para obtener resultados significativos más rápidamente.
¡Descubre la calidad de los datasets y su impacto a la hora de llevar tu modelo de CV a producción!
Buenas prácticas para validar tu modelo de ML y tus datos antes del despliegue#
Actualmente, cada componente del software tradicional pasa por pruebas exhaustivas de distintos tipos antes del despliegue, lo que reduce significativamente el riesgo de fallos en producción.
¿Cómo podemos adaptar estas ideas al mundo de ML, orientado estadísticamente?
Aishwarya Srinivasan, científica de datos en Google y defensora del desarrollo de código abierto en Deepchecks, habla de la gran satisfacción que produce crear soluciones capaces de resolver retos del mundo real. En Google, desarrolla soluciones de machine learning para casos de uso de clientes aprovechando productos principales de Google, como TensorFlow, DataFlow y AI Platform.
Aishwarya se unió a nosotros en YOLO VISION para hablar sobre buenas prácticas y consejos prácticos para probar y analizar exhaustivamente tu modelo. Mira su charla para conocer la diferencia entre probar software y probar ML.
Proyectos de código abierto que hacen posible el futuro de la IA de visión por ordenador#
Organizamos un panel pionero en el que reunimos a otros miembros de la familia de arquitecturas YOLO, así como a otras de las principales arquitecturas de IA de visión de código abierto del sector.
Meituan’s YOLOv6, MMDetection de OpenMMLab CN y PaddlePaddle de Baidu, Inc. se unieron a Ultralytics’ YOLOv5 para hablar sobre los proyectos de código abierto que hacen posible el futuro de la IA de visión.
Era la primera vez que estos principales repositorios de IA de visión compartían escenario. Si te perdiste este panel, ¡mira este vídeo en el que Bo Zhang, Glenn Jocher, Guanzhong Wang, Wenwei Zhang y Yixin Shi hablaron sobre su elección de frameworks, diseños, la evolución de la estructura de los repositorios y mucho más!
Como dice nuestro CEO Glenn Jocher: «Todos pudimos aprender de las herramientas y experiencias de los demás».
Los datos visuales están creciendo a un ritmo explosivo#
Los sistemas de gestión de datos visuales presentan carencias en todos los aspectos: almacenamiento, calidad, búsqueda, análisis y visualización. Como consecuencia, las empresas y los investigadores pierden fiabilidad de los productos, horas de trabajo, espacio de almacenamiento y capacidad de cálculo y, lo más importante, la capacidad de aprovechar todo el potencial de sus datos.
En esta charla, el Dr. Danny Bickson nos enseñó a resolver este problema con su popular herramienta gratuita de GitHub, Fastdup.
FastDup es una herramienta para obtener información de una gran colección de imágenes. Puede encontrar anomalías, imágenes duplicadas y casi duplicadas, agrupaciones de similitud, así como aprender el comportamiento normal y las interacciones temporales entre imágenes. Puede utilizarse para realizar un submuestreo inteligente de un dataset de mayor calidad, eliminar valores atípicos y detectar novedades en la información nueva que se enviará para su etiquetado.
Experto en análisis de big data y machine learning a gran escala, Danny Bickson cuenta con más de 15 años de experiencia en la industria de la alta tecnología. Puede que lo conozcas por Turi, una plataforma de machine learning que crea productos de análisis de big data para sus usuarios. En 2016, Apple adquirió Turi, donde el Dr. Danny Bickson trabajó como director sénior de ciencia de datos durante varios años.
Tu puerta de entrada a la IA de visión#
Y, por último, ¡fue un placer anunciar oficialmente el lanzamiento de nuestra Ultralytics Platform!
Ultralytics Platform es nuestra solución sin código para entrenar y desplegar modelos de IA en tres sencillos pasos. Da vida a tus modelos eligiendo los datos de los que aprenderán.
Nuestros expertos y creadores de las herramientas, Kalen Michael y Sergio Sánchez, nos guiaron por Ultralytics Platform y explicaron todas sus características y funcionalidades. ¡Obtén más información sobre Ultralytics Platform y empieza a crear tus modelos gratis!
¡Encuentra todas las sesiones grabadas en nuestro canal de YouTube!
Estamos encantados con la participación en YOLO VISION y felices de haber creado un evento en el que expertos de todo el mundo pueden reunirse para aprender sobre IA de visión. Mantente al día siguiéndonos en las redes sociales. ¡Nos vemos el año que viene en YOLO VISION 2023!
