YOLO VISION 2022 : La nouvelle frontière de l'IA en vision
Découvre les idées de YOLO VISION 2022 avec des présentations sur l'IA dans diverses industries et les dernières nouveautés en apprentissage automatique des experts d'Ultralytics.
Notre toute première YOLO VISION a eu lieu le 27 septembre 2022. De l'introduction de l'IA dans l'industrie automobile à l'analyse en temps réel de la production fruitière, nous avons écouté des interventions inspirantes d'utilisateurs de YOLOv5 venus de tous horizons.
Ce qui a rendu cet événement spécial, c'est la grande diversité des parcours des intervenants. Rejoignant des représentants de 18 entreprises participantes, les intervenants ont partagé des perspectives sur chaque aspect du processus ML. Parmi eux, 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.
Link to this sectionRedéfinir l'état de l'art avec YOLOv5#
Tu te demandes quelle est l'histoire derrière la création de 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 PDG chez Ultralytics, et Ayush Chaurasia, notre ingénieur ML.
D'excellentes architectures de modèles comme YOLOv5 sont cruciales pour obtenir des résultats utiles en apprentissage automatique. Mais les modèles ne valent que ce que valent leurs jeux de données. Joseph Nelson, PDG et co-fondateur de notre partenaire Roboflow, a démontré l'impact de la qualité des données sur les résultats en production. Ses observations s'appuient sur plus de 10 000 travaux d'entraînement en vision et sur la communauté open-source de plus de 90 000 jeux de données de Roboflow Universe.
Lors de sa session, Joseph a également mis en évidence les différences clés entre la recherche et la production, permettant aux développeurs d'optimiser leurs jeux de données pour obtenir des résultats significatifs plus rapidement.
Découvre l'importance de la qualité des données et son impact pour amener ton modèle de CV à une valeur de production !
Link to this sectionBonnes pratiques pour valider ton modèle ML et tes données avant le déploiement#
Chaque logiciel traditionnel aujourd'hui passe par des tests complets de divers types avant le déploiement, réduisant ainsi considérablement le risque de défaillances en production.
Comment pouvons-nous adapter ces idées au monde statistiquement orienté du ML ?
Aishwarya Srinivasan, data scientist chez Google et Open Source Developer Advocate chez Deepchecks, parle de l'enthousiasme à construire des solutions capables de résoudre des défis concrets. Chez Google, elle développe des solutions d'apprentissage automatique pour les cas d'usage des clients, en tirant parti des produits Google fondamentaux, notamment TensorFlow, DataFlow et AI Platform.
Aishwarya s'est jointe à nous lors de YOLO VISION pour discuter des bonnes pratiques et des conseils concrets pour tester et analyser rigoureusement ton modèle. Regarde son intervention pour comprendre la différence entre tester un logiciel et tester le ML.
Link to this sectionLes projets open source qui façonnent l'avenir de la vision par IA#
Nous avons organisé une table ronde révolutionnaire où nous avons rassemblé d'autres membres de la famille d'architectures YOLO ainsi que d'autres architectures de vision par IA open source de premier plan dans le domaine.
Ici, YOLOv6 de Meituan, MMDetection d'OpenMMLab CN et PaddlePaddle de Baidu, Inc. se sont joints à nous, ainsi que YOLOv5 d'Ultralytics, pour discuter des projets open source qui ouvrent la voie à l'avenir de la vision par IA.
C'était la toute première fois que ces dépôts majeurs de vision par IA partageaient la scène. Si tu as manqué ce panel, regarde cette vidéo où Bo Zhang, Glenn Jocher, Guanzhong Wang, Wenwei Zhang et Yixin Shi ont discuté de leurs choix de frameworks, de leurs designs, de l'évolution de la structure des dépôts, et plus encore !
Comme le dit notre PDG Glenn Jocher : « Nous avons tous pu apprendre des outils et des expériences des uns et des autres. »
Link to this sectionLes données visuelles explosent#
Les systèmes de gestion de données visuelles font défaut à tous les niveaux : stockage, qualité, recherche, analyse et visualisation. Par conséquent, les entreprises et les chercheurs perdent en fiabilité produit, en heures de travail, gaspillent du stockage, de la puissance de calcul et, surtout, perdent la capacité de libérer tout le potentiel de leurs données.
Dans cet exposé, le Dr. Danny Bickson nous a appris à résoudre ce problème avec son outil gratuit populaire sur GitHub, Fastdup.
FastDup est un outil pour obtenir des insights à partir d'une vaste collection d'images. Il peut détecter des anomalies, des images dupliquées ou quasi-dupliquées, des groupes de similarité, 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 haute qualité, l'élimination des valeurs aberrantes et la détection de nouveautés pour les informations à envoyer au marquage.
Expert en analyse de Big Data et en apprentissage automatique à grande échelle, Danny Bickson a plus de 15 ans d'expérience dans l'industrie high-tech. Tu le connais peut-être via Turi, une plateforme d'apprentissage automatique qui crée des produits d'analyse Big Data pour ses utilisateurs. En 2016, Turi a été acquis par Apple, où le Dr. Danny Bickson a travaillé comme Senior Data Science Manager pendant plusieurs années.
Link to this sectionTa porte d'entrée vers la vision par IA#
Enfin, ce fut un 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 sur lesquelles ils doivent apprendre.
Nos experts et créateurs des outils, Kalen Michael et Sergio Sánchez, nous ont fait faire le tour de la plateforme Ultralytics et ont expliqué toutes les fonctionnalités. En savoir plus sur la plateforme Ultralytics 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 de créer un événement où des experts du monde entier peuvent se retrouver pour en apprendre plus sur la vision par IA. Reste à jour avec nous en nous suivant sur les réseaux sociaux. Rendez-vous l'année prochaine pour YOLO VISION 2023 !
