YOLO VISION 2022 : la nouvelle frontière de la Vision AI
Découvre les enseignements de YOLO VISION 2022, avec des conférences sur l’AI dans différents secteurs et les dernières avancées du machine learning présentées par les experts d’Ultralytics.
Notre tout premier YOLO VISION a eu lieu le 27 septembre 2022. De l’arrivée de l’IA dans l’industrie automobile à l’analyse en temps réel de la production fruitière, nous avons écouté des présentations inspirantes d’utilisateurs de YOLOv5 issus de secteurs très variés.
La grande diversité des parcours des intervenants a contribué à rendre cet événement spécial. Représentant 18 entreprises participantes, les intervenants ont partagé des éclairages sur tous les aspects du processus de ML. Parmi eux figuraient nos entreprises partenaires telles que Comet, Deci, ClearML, Paperspace et Roboflow, ainsi que d’autres acteurs de l’open source comme les géants chinois Baidu, Meituan et OpenMMLabs.
Repousser les limites de l’état de l’art avec Ultralytics YOLOv5#
Tu veux connaître l’histoire de la création d’Ultralytics YOLOv5 et la méthodologie utilisée pour la R&D ?
Plonge dans les détails de l’approche holistique utilisée pour choisir les meilleures architectures avec Glenn Jocher, notre fondateur et CEO chez Ultralytics, et Ayush Chaurasia, notre ingénieur ML.
Les architectures de modèles performantes comme Ultralytics YOLOv5 sont essentielles pour obtenir des résultats utiles en machine learning. Mais les modèles ne valent que ce que valent leurs jeux de données. Joseph Nelson, CEO et cofondateur de notre partenaire Roboflow, a montré l’impact de la qualité des jeux de données sur les résultats en production. Ces enseignements s’appuient sur plus de 10 000 tâches d’entraînement en vision et sur la communauté open source de Roboflow Universe, qui compte plus de 90 000 jeux de données.
Lors de sa session, Joseph a également présenté les principales différences entre la recherche et la production, qui permettent aux développeurs d’adapter leurs jeux de données pour obtenir plus rapidement des résultats pertinents.
Découvre la qualité des jeux de données et son impact sur la mise en production de ton modèle de vision par ordinateur !
Bonnes pratiques pour valider ton modèle et tes données ML avant le déploiement#
Aujourd’hui, chaque logiciel traditionnel fait l’objet de tests complets de différents types avant son déploiement, ce qui réduit considérablement le risque de problèmes en production.
Comment adapter ces idées au monde du ML, axé sur les statistiques ?
Aishwarya Srinivasan, Data Scientist chez Google et défenseuse des développeurs open source chez Deepchecks, parle de l’enthousiasme suscité par la création de solutions capables de résoudre des problèmes concrets. Chez Google, elle conçoit des solutions de machine learning pour répondre aux cas d’utilisation des clients, en s’appuyant sur les principaux produits Google, notamment TensorFlow, DataFlow et AI Platform.
Aishwarya nous a rejoints à YOLO VISION pour présenter les bonnes pratiques et des conseils concrets afin de tester et d’analyser ton modèle de manière approfondie. Regarde sa présentation pour découvrir la différence entre tester un logiciel et tester un modèle de ML.
Les projets open source qui façonnent l’avenir de l’IA appliquée à la vision par ordinateur#
Nous avons organisé une table ronde exceptionnelle réunissant d’autres membres de la famille des architectures YOLO, ainsi que d’autres architectures open source majeures d’IA appliquée à la vision par ordinateur.
Le YOLOv6 de Meituan, MMDetection d’OpenMMLab CN et PaddlePaddle de Baidu, Inc. nous ont rejoints aux côtés d’Ultralytics YOLOv5 pour discuter des projets open source qui façonnent l’avenir de l’IA visuelle.
C’était la toute première fois que ces dépôts majeurs d’IA appliquée à la vision par ordinateur partageaient la même scène. Si tu as manqué cette table ronde, regarde cette vidéo dans laquelle Bo Zhang, Glenn Jocher, Guanzhong Wang, Wenwei Zhang et Yixin Shi discutent de leur choix de frameworks, de leurs conceptions, de l’évolution de la structure des dépôts et de bien d’autres sujets !
Comme le dit notre CEO Glenn Jocher : « Nous avons tous pu apprendre des outils et des expériences des autres. »
Les données visuelles explosent#
Les systèmes de gestion des données visuelles présentent des lacunes dans tous les domaines : stockage, qualité, recherche, analyse et visualisation. Par conséquent, les entreprises et les chercheurs perdent en fiabilité des produits, en heures de travail, en espace de stockage gaspillé et en capacités de calcul, et surtout la possibilité d’exploiter pleinement le potentiel de leurs données.
Lors de cette présentation, Dr. Danny Bickson nous a appris à résoudre ce problème grâce à son outil GitHub gratuit et très populaire, Fastdup.
FastDup est un outil qui permet d’obtenir des informations à partir d’une vaste collection d’images. Il peut détecter les anomalies, les images dupliquées ou quasi dupliquées, les groupes d’images similaires, et apprendre le comportement normal ainsi que les interactions temporelles entre les images. Il peut être utilisé pour le sous-échantillonnage intelligent d’un jeu de données de meilleure qualité, la suppression des valeurs aberrantes et la détection de nouvelles informations à envoyer pour annotation.
Expert en analyse du big data et en machine learning à grande échelle, Danny Bickson possède plus de 15 ans d’expérience dans le secteur des hautes technologies. Tu le connais peut-être grâce à Turi, une plateforme de machine learning qui crée des produits d’analyse du big data pour ses utilisateurs. En 2016, Turi a été rachetée par Apple, où le Dr Danny Bickson a occupé pendant plusieurs années le poste de Senior Data Science Manager.
Ta porte d’entrée vers l’IA visuelle#
Enfin, nous avons eu le plaisir d’annoncer officiellement le lancement de notre Ultralytics Platform !
Ultralytics Platform est notre solution sans code pour entraîner et déployer des modèles d’IA en trois étapes simples ! Donne vie à tes modèles en choisissant les données à partir desquelles ils apprendront.
Nos experts et créateurs des outils, Kalen Michael et Sergio Sánchez, nous ont présenté Ultralytics Platform et ont expliqué toutes ses fonctionnalités et possibilités. Découvre-en plus sur Ultralytics Platform et commence à créer tes modèles gratuitement !
Retrouve toutes les sessions enregistrées sur notre chaîne YouTube !
Nous sommes ravis de la participation à YOLO VISION et heureux d’avoir créé un événement où des experts du monde entier peuvent se réunir pour découvrir l’IA visuelle. Reste informé de nos actualités en nous suivant sur les réseaux sociaux. Rendez-vous l’année prochaine à YOLO VISION 2023 !
