Roboflow sulla costruzione con l'open-source e Ultralytics YOLOv8

Siamo entusiasti di condividere i punti chiave dell'intervento di Joseph Nelson alla YOLO VISION 2023 (YV23), tenutasi presso il Campus Google for Startups di Madrid.

Joseph, cofondatore e CEO di Roboflow, ha approfondito i modelli di fondazione, 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 altissimo livello e vanta oltre un quarto di milione di sviluppatori che utilizzano i suoi strumenti.

Perché la computer vision?

Joseph ci ha accompagnato in un viaggio alla scoperta dell'essenza della computer vision. La computer vision è un campo dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'informatica che si occupa di consentire ai computer di elaborare immagini e video, estraendone dati e informazioni per poi analizzarli come necessario. 

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

Joseph ha condiviso esempi interessanti di progetti basati sulla computer vision. Questi variano da robot lanciafiamme per uccidere le erbacce e macchine per esercizi per gatti (puntatore laser incluso!) a droni che navigano su immagini aeree per rilevare oggetti come pannelli solari, controllori OBS automatizzati e persino uno strumento per salvarci dal famigerato Rick Roll.

Modelli di fondazione: Cambiare il gioco

L'intervento ha illustrato il cambiamento di paradigma apportato dai modelli di fondazione, delineando tre scenari:

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

• Modelli che hanno bisogno di un po' di aiuto: È possibile utilizzare modelli come il dyno di messa a terra di Roboflow per l'etichettatura automatica e la messa 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.

• Costruire da zero: Quando si dispone di un flusso di lavoro tradizionale che prevede la raccolta di dati personalizzati, l'addestramento del modello e il miglioramento continuo. Si tratta di 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 semplice la costruzione, l'addestramento e la distribuzione dei modelli. Ultralytics funge da hub per i dataset open-source, i modelli e una miriade di risorse preziose, come il suo strumento SaaS no-code Ultralytics HUB.

Conclusione

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

Per saperne di più sull'Open Source con l'implementazione di YOLOv8 qui!