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Découvrez la vision YOLO 2023 : des défis à l'accélération matérielle, plongez dans les discussions clés de YV23 sur les modèles YOLO, la collaboration communautaire et les perspectives.
Alors que cette année touche à sa fin, nous sommes ravis de voir notre communauté toujours plus nombreuse unie par la passion du 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 de Google for Startups à Madrid, réunissant des experts de l'industrie pour une table ronde perspicace, couvrant divers sujets allant des défis dans la mise en œuvre du modèle YOLO d'Ultralytics aux perspectives de l'accélération matérielle. Nous allons maintenant nous pencher sur les points forts et les discussions de cet événement :
Introduction du panel et profils des intervenants
Nous avons commencé la session par une présentation des panélistes, à savoir Glenn Jocher, Bo Zhang et Yonatan Geifman. Chaque intervenant a apporté son expérience et son expertise, attirant ainsi l'attention du public et transmettant une compréhension globale de la richesse des connaissances présentes dans le panel.
Défis et priorités dans la mise en œuvre du modèle YOLO
Nos panélistes se sont penchés sur les défis rencontrés lors de la mise en œuvre d'Ultralytics YOLOv8, YOLOv6 et YOLO-NAS. Glenn Jocher, fondateur et PDG d'Ultralytics, a abordé l'élargissement de l'application d'Ultralytics dans divers secteurs, tels que la vente au détail, la fabrication et les chantiers de construction. Il a également donné un aperçu des progrès et des priorités de YOLOv8, en mettant l'accent sur la facilité d'utilisation et les améliorations dans le monde réel.
Yonatan a mis l'accent sur les défis posés par la mise en œuvre de YOLO-NAS, en insistant sur les performances et la reproductibilité, tandis que Bo Zhang a donné un aperçu des défis rencontrés dans la mise en œuvre de YOLOv6, en mettant l'accent sur les performances, l'efficacité et la reproductibilité.
Participation de la communauté et collaboration
Chez Ultralytics, nous sommes très attachés à l'implication de notre communauté, à la gestion des retours d'information et aux contributions aux logiciels libres, autant de sujets qui ont été abordés lors de notre table ronde. Ultralytics entretient 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 de la communauté dans le projet YOLO-NAS, en mettant l'accent sur la collaboration et l'utilisation de plateformes telles que GitHub pour le retour d'informations.
Accélération matérielle et perspectives d'avenir
Au fur et à mesure que la conversation évoluait, elle s'est orientée vers l'accélération matérielle et l'avenir passionnant de l'IA. Glenn a évoqué le potentiel de l'IA à mesure que le matériel rattrape les logiciels et les algorithmes, ce qui ouvre de nouvelles possibilités d'amélioration des performances et de progrès.
Progrès en matière de matériel et de modèles YOLO
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 des objets, les plans d'intégration et le déploiement des modèles YOLO sur des dispositifs embarqués, tout en examinant les résultats en termes de performances et la sélection des modèles.
Aperçu d'Ultralytics HUB
Ultralytics HUB est un autre acteur clé de notre discussion. Des idées sur les techniques de sélection des modèles et leur 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 réelles et de la vision des modèles YOLO dans diverses industries. Ils ont également présenté les développements futurs, y compris l'introduction des modèles de profondeur YOLO, la reconnaissance des actions et la vision de la simplification du déploiement des modèles YOLO par le biais d'Ultralytics HUB.
Techniques avancées de détection et de segmentation d'objets à l'aide de YOLO
Au cours de cette session, Bo Zhang a présenté le module de segmentation intégré dans la version 3.0 de YOLOv6 publiée par Meituan, en mettant en lumière diverses techniques d'optimisation adaptées aux modules de segmentation d'objets.
La discussion a ensuite porté sur les cas d'utilisation difficiles en matière de détection d'objets, y compris les obstacles rencontrés par le CNN traditionnel pour capturer des objets distants, les applications militaires et de drones, et l'évolution dynamique des systèmes de caméras sur les drones pour diverses applications.
En outre, les orateurs ont procédé à une comparaison détaillée de la profondeur YOLO à une et à deux caméras, en explorant les avantages de l'effet de parallaxe et en élucidant la perception de la profondeur en fonction de la distance. Cette vue d'ensemble a permis une compréhension globale des avancées et des défis dans le domaine de la détection d'objets et de la perception de la profondeur.
Conclusion
Dans l'ensemble, le groupe a conclu en donnant des indications sur l'utilisation de modèles de pose pour la reconnaissance d'actions, la gestion de concepts abstraits avec la détection d'objets ou la pose, et l'effort d'annotation pour les tâches complexes. Il a été recommandé de commencer par un réseau de classification pour ceux qui s'aventurent dans des tâches complexes.
Dans l'ensemble, 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 à l'origine des avancées dans ce domaine.
Prêt à approfondir la discussion ? Regardez l'intégralité du débat ici!
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