Roboflow sulla costruzione con open-source e Ultralytics YOLOv8

Siamo entusiasti di condividere i punti chiave del talk di Joseph Nelson allo YOLO VISION 2023 (YV23), tenutosi presso il Google for Startups Campus di Madrid.

Joseph, co-fondatore e CEO di Roboflow, ha approfondito i modelli di base, la collaborazione open-source e l'affascinante regno di Ultralytics YOLOv8. Roboflow è una piattaforma che consente agli sviluppatori di creare dataset e modelli di computer vision di alto livello, vantando oltre un quarto di milione di sviluppatori che sfruttano i loro strumenti.

Perché la computer vision?

Joseph ci ha accompagnato in un viaggio alla scoperta dell'essenza della computer vision. Fondamentalmente, la computer vision è un campo all'interno dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'informatica che si concentra sul consentire ai computer di elaborare immagini e video, estraendo dati e informazioni da essi per poi analizzarli secondo necessità. 

In poche parole, trasforma tutto ciò che vediamo in software, allineandosi alla missione di rendere il mondo programmabile. Le applicazioni sono illimitate, dal miglioramento della gestione dell'inventario al dettaglio alla creazione di divertenti filtri Snapchat.

Joseph ha condiviso esempi entusiasmanti di progetti basati sulla computer vision. Questi variavano da robot lanciafiamme per l'eliminazione delle erbacce e macchine per l'esercizio dei gatti (puntatore laser incluso!) a droni che navigano immagini aeree per rilevare elementi come pannelli solari, controller OBS automatizzati e persino uno strumento per salvarci dal famigerato Rick Roll.

Modelli fondazionali: cambiano le regole del gioco

Il discorso ha svelato il cambio di paradigma portato dai modelli fondazionali, delineando tre scenari:

• Modelli pronti all'uso: È possibile utilizzare modelli esistenti come CLIP di OpenAI per attività quali il filtraggio dei contenuti e la didascalia delle immagini. Questa diventa un'opzione ideale quando i requisiti in tempo reale non sono critici e l'accesso a una notevole potenza di calcolo è disponibile.

• Modelli che hanno bisogno di un piccolo aiuto: Si possono utilizzare modelli come il grounding dyno di Roboflow per etichettare automaticamente e mettere a punto per compiti specifici. È perfetto per casi come l'identificazione delle specie, dove un modello di base può essere migliorato per esigenze specifiche del dominio.

• Costruzione da zero (Building from scratch): Dove si ha un flusso di lavoro tradizionale che coinvolge la raccolta di dati personalizzati, l'addestramento del modello e il miglioramento continuo. Questa è una soluzione su misura per problemi specifici del dominio con requisiti di calcolo in tempo reale o illimitati.

Sbloccare le possibilità con Ultralytics

Joseph ha sottolineato la potenza di Ultralytics nell'accelerare i flussi di lavoro, rendendo più facile costruire, addestrare e distribuire modelli. Ultralytics funge da hub per dataset open-source, modelli e una miriade di risorse preziose come il suo strumento SaaS no-code Ultralytics HUB.

Conclusione

Joseph ha concluso, incoraggiando la community a esplorare questi strumenti, condividere esperienze e continuare a plasmare il futuro della computer vision. Intraprendiamo insieme questo viaggio, creando soluzioni innovative e superando i confini dell'AI.

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