YOLO VISION 2022: la nueva frontera de la IA visual

Nuestra primera edición de YOLO VISION se celebró el 27 de septiembre de 2022. Desde la llegada de la IA al sector de la automoción hasta el análisis en tiempo real de la producción de fruta, escuchamos charlas inspiradoras de usuarios de YOLOv5 de todos los ámbitos.

Uno de los aspectos que hicieron especial este evento fue la gran variedad de trayectorias profesionales de los ponentes. Con representantes de 18 empresas participantes, los ponentes compartieron ideas sobre todos los aspectos del proceso de aprendizaje automático. Entre ellos había empresas asociadas como Comet, Deci, ClearML, Paperspace y Roboflow, además de otras del ámbito del código abierto, como Baidu, Meituan y OpenMMLab.

Redefinir el estado del arte con Ultralytics YOLOv5#

¿Te interesa conocer la historia de la creación de Ultralytics YOLOv5 y la metodología utilizada para la investigación y el desarrollo?

Descubre en detalle el enfoque integral utilizado para elegir las mejores arquitecturas con Glenn Jocher, nuestro fundador y director ejecutivo en Ultralytics, y Ayush Chaurasia, nuestro ingeniero de aprendizaje automático.

Las grandes arquitecturas de modelos, como Ultralytics YOLOv5, son fundamentales para obtener resultados útiles en machine learning. Sin embargo, los modelos solo son tan buenos como sus conjuntos de datos. Joseph Nelson, CEO y cofundador de nuestro socio Roboflow, mostró el impacto de la calidad de los conjuntos de datos en los resultados de producción. Sus conclusiones se basan en más de 10 000 trabajos de entrenamiento de visión y en la comunidad de código abierto de Roboflow Universe, que cuenta con más de 90 000 conjuntos de datos.

En su sesión, Joseph también destacó diferencias clave entre la investigación y la producción que permiten a los desarrolladores modificar sus conjuntos de datos para obtener resultados relevantes más rápido.

Aprende sobre la calidad de los conjuntos de datos y su impacto en la preparación de tu modelo de visión artificial para producción.

Buenas prácticas para validar tu modelo de ML y tus datos antes de la implementación#

Todo software tradicional se somete hoy a pruebas exhaustivas de distintos tipos antes de su implementación, lo que reduce considerablemente el riesgo de fallos en producción.

¿Cómo podemos adaptar estas ideas al mundo de ML, orientado a la estadística?

Aishwarya Srinivasan, científica de datos en Google y defensora de los desarrolladores de código abierto en Deepchecks, habla de la emoción de crear soluciones que resuelven retos del mundo real. En Google, desarrolla soluciones de aprendizaje automático para casos de uso de clientes y aprovecha productos fundamentales de Google, como TensorFlow, DataFlow y AI Platform.

Aishwarya se unió a nosotros en YOLO VISION para hablar de buenas prácticas y consejos prácticos para probar y analizar tu modelo en profundidad. Echa un vistazo a su charla para conocer la diferencia entre probar software y probar ML.

Proyectos de código abierto que impulsan el futuro de la IA de visión artificial#

Organizamos una mesa redonda en la que reunimos a otros miembros de la familia de arquitecturas YOLO y a otras de las principales arquitecturas de IA de visión de código abierto del sector.

Meituan con YOLOv6, OpenMMLab CN con MMDetection y Baidu, Inc. con PaddlePaddle se unieron a Ultralytics YOLOv5 para hablar de proyectos de código abierto que impulsan el futuro de la IA de visión.

Era la primera vez que estos destacados repositorios de IA de visión compartían escenario. Si te perdiste esta mesa redonda, mira este vídeo en el que Bo Zhang, Glenn Jocher, Guanzhong Wang, Wenwei Zhang y Yixin Shi hablaron de 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 se disparan#

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, almacenamiento y capacidad de cálculo y, lo que es más importante, la posibilidad 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 grandes colecciones de imágenes. Puede encontrar anomalías, imágenes duplicadas y casi duplicadas, grupos de similitud, y aprender el comportamiento normal y las interacciones temporales entre imágenes. Puede utilizarse para realizar un submuestreo inteligente de un conjunto de datos de mayor calidad, eliminar valores atípicos y detectar novedades en 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 el sector tecnológico. Quizá 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 durante varios años como responsable sénior de ciencia de datos.

Tu puerta de entrada a la IA de visión#

Por último, nos encantó anunciar oficialmente el lanzamiento de nuestra Ultralytics Platform.

Ultralytics Platform es nuestra solución sin código para entrenar e implementar modelos de IA en tres sencillos pasos. Da vida a tus modelos eligiendo los datos con los que quieres entrenarlos.

Nuestros expertos y creadores de las herramientas, Kalen Michael y Sergio Sánchez, nos guiaron por Ultralytics Platform y explicaron todas sus funciones y características. Descubre más sobre Ultralytics Platform y empieza a crear tus modelos gratis.

Encuentra todas las sesiones grabadas en nuestro canal de YouTube.

Estamos encantados con la asistencia a YOLO VISION y nos alegra haber creado un evento donde 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!