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, co-fondatore e CEO di Roboflow, ha approfondito i modelli di fondazione, la collaborazione open-source e l'affascinante regno degli 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. 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 interessanti di progetti basati sulla computer vision. Questi variano da robot lanciafiamme per uccidere le erbacce e macchine per l'esercizio dei gatti (puntatore laser incluso!) a droni che navigano su immagini aeree per detect oggetti come pannelli solari, controllori 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 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.

• 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 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 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.

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