Roboflow sur la construction en open-source et Ultralytics YOLOv8

Nous sommes ravis de partager avec vous les principaux enseignements de l'intervention de Joseph Nelson lors de YOLO VISION 2023 (YV23), qui s'est tenue sur le campus Google for Startups à Madrid.

Joseph, cofondateur et PDG de Roboflow, s'est penché sur les modèles de base, la collaboration open-source et le domaine fascinant d'Ultralytics YOLOv8. Roboflow est une plateforme qui permet aux développeurs de créer des ensembles de données et des modèles de vision par ordinateur de premier ordre, avec plus d'un quart de million de développeurs utilisant leurs outils.

Pourquoi la vision par ordinateur ?

Joseph nous a emmenés dans un voyage à la découverte de l'essence de la vision par ordinateur. À la base, la vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) et de l'informatique qui permet aux ordinateurs de traiter des images et des vidéos, d'en extraire des données et des informations et de les analyser en fonction des besoins. 

En quelques mots, il transforme tout ce que nous voyons en logiciel, conformément à la mission de rendre le monde programmable. Les applications sont illimitées, qu'il s'agisse d'améliorer la gestion des stocks dans le commerce de détail ou de créer des filtres Snapchat ludiques.

Joseph a présenté des exemples passionnants de projets basés sur la vision par ordinateur. Ceux-ci vont des robots désherbeurs lanceurs de flammes aux machines d'exercice pour chats (pointeur laser inclus !), en passant par les drones naviguant dans l'imagerie aérienne pour détecter des éléments tels que des panneaux solaires, des contrôleurs OBS automatisés, et même un outil pour nous sauver de l'infâme Rick Roll.

Modèles de fondation : Changer la donne

L'exposé a dévoilé le changement de paradigme apporté par les modèles de fondation, en décrivant trois scénarios :

• Modèles prêts à l'emploi : Vous pouvez utiliser des modèles existants comme le CLIP d'OpenAI pour des tâches telles que le filtrage de contenu et le sous-titrage d'images. Il s'agit d'une option idéale lorsque les besoins en temps réel ne sont pas critiques et que l'on dispose d'une puissance de calcul importante.

• Les modèles qui ont besoin d'un peu d'aide : On peut utiliser des modèles comme le dyno de mise à la terre de Roboflow pour étiqueter automatiquement et affiner les tâches spécifiques. C'est parfait pour des cas comme l'identification des espèces, où un modèle de base peut être amélioré pour répondre à des besoins spécifiques au domaine.

• Construire à partir de zéro : Lorsque vous disposez d'un flux de travail traditionnel impliquant la collecte de données personnalisées, la formation de modèles et l'amélioration continue. Il s'agit d'une solution sur mesure pour des problèmes spécifiques à un domaine avec des exigences de calcul en temps réel ou illimitées.

Exploiter les possibilités offertes par Ultralytics

Joseph a souligné la puissance d'Ultralytics dans l'accélération des flux de travail, facilitant la construction, la formation et le déploiement des modèles. Ultralytics sert de plaque tournante pour les ensembles de données libres, les modèles et une myriade de ressources inestimables telles que son outil SaaS sans code Ultralytics HUB.

Conclusion

Joseph a conclu en encourageant la communauté à explorer ces outils, à partager leurs expériences et à continuer à façonner l'avenir de la vision par ordinateur. Embarquons ensemble dans ce voyage pour créer des solutions innovantes et repousser les limites de l'IA.

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