Roboflow sur la construction avec l'open source et Ultralytics YOLOv8

Nous sommes ravis de partager les principaux points à retenir de la conférence de Joseph Nelson à YOLO VISION 2023 (YV23), qui s'est tenue au Google for Startups Campus à Madrid.

Joseph, cofondateur et PDG de Roboflow, a exploré les modèles de base, la collaboration open source et le royaume fascinant d'Ultralytics YOLOv8. Roboflow est une plateforme permettant 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 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 se concentre sur la capacité des ordinateurs à traiter des images et des vidéos, en extrayant 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 sur la mission de rendre le monde programmable. Les applications sont illimitées, de l'amélioration de la gestion des stocks dans le commerce de détail à la création de filtres Snapchat ludiques.

Joseph a partagé des exemples passionnants de projets alimentés par la vision par ordinateur. Ceux-ci variaient des robots lance-flammes tueurs de mauvaises herbes 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 du tristement célèbre Rick Roll.

Les modèles de fondation : un tournant décisif

La présentation a dévoilé le changement de paradigme apporté par les modèles de fondation, en soulignant trois scénarios :

• Modèles prêts à l'emploi : Vous pouvez utiliser des modèles existants, comme CLIP d'OpenAI, pour des tâches telles que le filtrage de contenu et la légende d'images. Cela devient une option idéale lorsque les exigences en temps réel ne sont pas critiques et qu'un accès à une puissance de calcul substantielle est disponible.

• Modèles qui ont besoin d’un peu d’aide : On peut utiliser des modèles comme le dyno de base de Roboflow pour l’étiquetage automatique et le réglage fin pour des tâches spécifiques. Il est parfait pour des cas comme l’identification d’espèces, où un modèle de base peut être amélioré pour des besoins spécifiques au domaine.

• Construction à partir de zéro : Lorsque vous avez un flux de travail traditionnel impliquant la collecte de données personnalisées, l'entraînement du modèle 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 des possibilités avec Ultralytics

Joseph a souligné la puissance d'Ultralytics pour accélérer les flux de travail, facilitant ainsi la construction, l'entraînement et le déploiement de 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.

Conclusion

Joseph a conclu en encourageant la communauté à explorer ces outils, à partager ses expériences et à continuer à façonner l'avenir de la vision par ordinateur. Embarquons ensemble dans cette aventure, en créant des solutions innovantes et en repoussant les limites de l'IA.

Apprenez-en davantage sur l’Open Source avec le déploiement de YOLOv8 ici !