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Roboflow sur la construction avec Open Source et Ultralytics YOLOv8

Découvre les idées de Joseph Nelson lors de son exposé à l'YV23 sur Roboflow et Ultralytics YOLOv8 . Explore la collaboration open-source et les modèles de fondation dans le domaine de la vision par ordinateur.

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

Joseph, cofondateur et PDG de Roboflow, s'est penché sur les modèles de fondation, la collaboration open-source et le domaine fascinant de la vision artificielle. 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, et qui compte plus d'un quart de million de développeurs utilisant ses outils.

Pourquoi la vision par ordinateur ?

Joseph nous a emmenés dans un voyage explorant 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 vise à permettre aux ordinateurs de traiter des images et des vidéos, d'en extraire des données et des informations pour ensuite les analyser selon les besoins. 

En quelques mots, il transforme tout ce que nous voyons en logiciel, s'alignant ainsi sur la mission de rendre le monde programmable. Les applications sont illimitées, de l'amélioration de la gestion des stocks des détaillants à la création de filtres Snapchat ludiques.

Joseph a partagé des exemples passionnants de projets alimentés par la vision par ordinateur. Ceux-ci vont des robots désherbeurs lanceurs de flammes et des machines d'exercice pour chats (pointeur laser inclus !) aux 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 : Tu peux utiliser des modèles existants comme le CLIP d'OpenAI pour des tâches telles que le filtrage de contenu et le sous-titrage d'images. C'est 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 des besoins spécifiques au domaine.
  • Construire à partir de zéro : Lorsque tu as 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 les problèmes spécifiques à un domaine avec des exigences de calcul en temps réel ou illimitées.

Débloquer les possibilités avec Ultralytics

Joseph a souligné la puissance de 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 open-source, les modèles et une myriade de ressources inestimables telles que son outil SaaS sans code Ultralytics HUB.

Pour conclure

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, en créant des solutions innovantes et en repoussant les limites de l'IA.

En savoir plus sur le déploiement de l'Open Source avec YOLOv8 ici

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