20 décembre 2023
Découvrez YOLO Vision 2023 : des défis à l'accélération matérielle, plongez dans les principales discussions de YV23 sur les modèles YOLO, la collaboration communautaire et les perspectives.
Alors que cette année touche à sa fin, cela nous réchauffe le cœur de voir notre communauté en constante expansion liée par la passion pour le monde de l'IA et de la vision par ordinateur. C'est la raison pour laquelle nous organisons chaque année notre événement phare, YOLO Vision.
YOLO VISION 2023 (YV23) s'est tenu sur le campus Google for Startups à Madrid, réunissant des experts de l'industrie pour une table ronde instructive, couvrant divers sujets allant des défis de la mise en œuvre du modèle Ultralytics YOLO aux perspectives de l'accélération matérielle. Examinons les principaux points saillants et discussions de l'événement :
Nous avons commencé la session par une présentation des panélistes, avec Glenn Jocher, Bo Zhang et Yonatan Geifman. Chaque intervenant apportant son expérience et son expertise, attirant le public et transmettant une compréhension globale de la richesse des connaissances présentes au sein du panel.
Nos panélistes ont exploré les défis rencontrés lors de la mise en œuvre d'Ultralytics YOLOv8, YOLOv6 et YOLO-NAS. Glenn Jocher, fondateur et PDG d'Ultralytics, s'est penché sur l'élargissement de l'application d'Ultralytics dans divers secteurs, tels que le commerce de détail, la fabrication et les chantiers de construction, et a donné un aperçu des progrès et des priorités de YOLOv8, en mettant l'accent sur la convivialité et les améliorations dans le monde réel.
Yonatan a souligné les défis liés à la mise en œuvre de YOLO-NAS, en mettant l'accent sur les performances et la reproductibilité, tandis que Bo Zhang a partagé des informations sur les défis rencontrés lors de la mise en œuvre de YOLOv6, en se concentrant sur les performances, l'efficacité et la reproductibilité.
Chez Ultralytics, nous sommes attachés à notre implication communautaire, à la gestion des commentaires et aux contributions open source, et ces sujets ont certainement été abordés lors de notre panel. Ultralytics encourage une communauté de plus de 500 contributeurs qui participent activement au développement de notre technologie. Si vous souhaitez faire partie de notre mouvement, vous pouvez également rejoindre notre communauté de membres actifs sur notre serveur Discord.
Chaque panéliste a partagé son point de vue sur le rôle de l'engagement communautaire dans le projet YOLO-NAS, en soulignant la collaboration et en tirant parti de plateformes comme GitHub pour obtenir des commentaires.
Au fur et à mesure de notre conversation, la discussion s'est orientée vers l'accélération matérielle et l'avenir prometteur de l'IA. Glenn a évoqué le potentiel de l'IA à mesure que le matériel rattrape les logiciels et les algorithmes, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités d'amélioration des performances et de progrès.
Les panélistes ont exploré les capacités en temps réel, les avancées matérielles et la polyvalence des modèles YOLO pour diverses applications, en abordant la réidentification d'objets, les plans d'intégration et le déploiement des modèles YOLO sur des appareils embarqués, ainsi qu'en examinant les résultats en termes de performances et la sélection des modèles.
Un autre acteur clé de notre table ronde était Ultralytics HUB. Des informations sur les techniques de sélection de modèles et son développement pour un déploiement simplifié des modèles ont été partagées, soulignant la simplicité d'Ultralytics HUB en tant qu'outil de formation sans code pour les modèles YOLO.
Les panélistes ont poursuivi en donnant un aperçu des modules à venir, des applications concrètes et de la vision des modèles YOLO dans divers secteurs, ainsi qu'en présentant les développements futurs, notamment l'introduction des modèles de profondeur YOLO, la reconnaissance d'actions et la vision de la simplification du déploiement des modèles YOLO via Ultralytics HUB.
Au cours de cette session instructive, Bo Zhang a présenté le module de segmentation intégré à la version 3.0 de YOLOv6 publiée par Meituan, mettant en lumière diverses techniques d'optimisation adaptées aux modules de segmentation d'objets.
La discussion a naturellement évolué vers l'examen des cas d'utilisation difficiles en matière de détection d'objets, notamment les obstacles rencontrés par les CNN traditionnels pour capturer des objets éloignés, les applications militaires et de drones, et l'évolution dynamique des systèmes de caméras sur les drones pour diverses applications.
De plus, les conférenciers ont approfondi une comparaison détaillée de la profondeur YOLO à caméra unique et à double caméra, explorant les avantages de l'effet de parallaxe et élucidant la perception de la profondeur en fonction de la distance. Cet aperçu complet a fourni une compréhension holistique des avancées et des défis dans le domaine de la détection d'objets et de la perception de la profondeur.
Globalement, le panel a conclu en donnant des aperçus sur l'utilisation des modèles de pose pour la reconnaissance d'actions, la gestion des concepts abstraits avec la détection d'objets ou la pose, et l'effort d'annotation pour les tâches complexes. Des recommandations ont été faites pour commencer avec un réseau de classification pour ceux qui s'aventurent dans des tâches complexes.
Globalement, la table ronde YV23 a mis en évidence la profondeur et l'étendue de l'expertise au sein de la communauté YOLO, fournissant des informations précieuses sur les défis actuels, les développements futurs et l'esprit de collaboration qui stimule les progrès dans le domaine.
Prêt à approfondir la discussion ? Regardez l'intégralité de la table ronde ici !
