YOLO VISION 2022: La nueva frontera de la IA de visión
Descubre las conclusiones del YOLO VISION 2022 con charlas sobre IA en diversas industrias y lo último en aprendizaje automático de la mano de los expertos de Ultralytics.
Nuestra primera YOLO VISION tuvo lugar el 27 de septiembre de 2022. Desde la entrada de la IA en la industria 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.
Algo que hizo especial a este evento fue la gran variedad de perfiles de los ponentes. Con la participación de representantes de 18 empresas asociadas, los ponentes aportaron perspectivas de cada aspecto del proceso de ML. Entre ellos se encuentran nuestras empresas asociadas como Comet, Deci, ClearML, Paperspace y Roboflow, así como otras del ámbito de 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?
Sumérgete en los detalles del enfoque holístico utilizado para elegir las mejores arquitecturas con Glenn Jocher, nuestro fundador y consejero delegado en Ultralytics, y Ayush Chaurasia, nuestro ingeniero de ML.
Las grandes arquitecturas de modelos como Ultralytics YOLOv5 son fundamentales para obtener resultados útiles en aprendizaje automático. Pero los modelos son tan buenos como sus conjuntos de datos. Joseph Nelson, director ejecutivo y cofundador de our partner Roboflow, mostró el impacto de la calidad de los conjuntos de datos en los resultados de producción. Las perspectivas se basan en más de 10.000 tareas 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 mostró las diferencias clave entre la investigación y la producción que permiten a los desarrolladores hackear sus datasets para obtener resultados significativos más rápido.
¡Aprende sobre la calidad de los datasets y su impacto para llevar tu modelo de CV a un valor de producción!
Mejores prácticas para validar tu modelo de ML y tus datos antes del despliegue#
Hoy en día, cada pieza de software tradicional pasa por pruebas exhaustivas de diversos tipos antes de su despliegue, lo que reduce significativamente el riesgo de fallos en producción.
¿Cómo podemos adaptar estas ideas al mundo orientado a la estadística del ML?
Aishwarya Srinivasan, científica de datos en Google y defensora del código abierto en Deepchecks, habla sobre la gran emoción que hay detrás de la creación de soluciones capaces de resolver retos del mundo real. En Google, crea soluciones de aprendizaje automático para casos de uso de clientes, aprovechando productos principales de Google como TensorFlow, DataFlow y AI Platform.
Aishwarya nos acompañó en YOLO VISION para discutir las mejores prácticas y consejos prácticos para probar y analizar exhaustivamente tu modelo. Echa un vistazo a su charla para aprender la diferencia entre probar software y probar ML.
Proyectos de código abierto que habilitan el futuro de la IA de visión artificial#
Organizamos un panel innovador donde reunimos a otros miembros de la familia de arquitecturas YOLO, así como a otras arquitecturas de IA de visión de código abierto líderes en el sector.
Aquí, YOLOv6 de Meituan, MMDetection de OpenMMLab CN y PaddlePaddle de Baidu, Inc. se unieron a YOLOv5 de Ultralytics para discutir proyectos de código abierto que habilitan el futuro de la IA de visión.
Esta fue la primera vez que estos repositorios principales de IA de visión comparten escenario. Si te perdiste este panel, mira este vídeo en el que Bo Zhang, Glenn Jocher, Guanzhong Wang, Wenwei Zhang y Yixin Shi debatieron 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 explotando#
Los sistemas de gestión de datos visuales carecen de todo: almacenamiento, calidad, búsqueda, análisis y visualización. Como consecuencia, las empresas y los investigadores pierden fiabilidad en el producto, horas de trabajo, desperdician almacenamiento, capacidad de computación y, lo más importante, la capacidad de liberar 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 o casi duplicadas, grupos de similitud y aprender el comportamiento normal y las interacciones temporales entre imágenes. Puede utilizarse para el submuestreo inteligente de un dataset de mayor calidad, la eliminación de valores atípicos y la detección de novedades de información nueva para su etiquetado.
Experto en análisis de macrodatos y aprendizaje automático a gran escala, Danny Bickson cuenta con más de 15 años de experiencia en la industria de alta tecnología. Puede que lo conozcas por Turi, una plataforma de aprendizaje automático que crea productos de análisis de macrodatos para sus usuarios. En 2016, Turi fue adquirida por Apple, 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 formalmente 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 con qué datos deben aprender.
Nuestros expertos y creadores de las herramientas, Kalen Michael y Sergio Sánchez, nos guiaron por una demostración de Ultralytics Platform y explicaron todas las 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 asistencia a YOLO VISION y felices de crear un evento en el que expertos de todo el mundo puedan unirse para aprender sobre IA de visión; mantente al día con nosotros siguiéndonos en las redes sociales. ¡Nos vemos el año que viene en YOLO VISION 2023!
