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Scoprite le intuizioni di YOLO VISION 2022 con interventi sull'IA in vari settori e le ultime novità in materia di apprendimento automatico da parte degli esperti di Ultralytics .
La nostra prima YOLO VISION si è svolta il 27 settembre 2022. Dall'ingresso dell'intelligenza artificiale nell'industria automobilistica all'analisi in tempo reale della produzione di frutta, abbiamo ascoltato i discorsi stimolanti di tutti gli utenti di YOLOv5 .
A rendere speciale questo evento è stata l'ampia varietà di background dei relatori. Insieme ai rappresentanti di 18 aziende partecipanti, i relatori hanno fornito approfondimenti su ogni aspetto del processo di ML. Tra questi, le nostre aziende partner come Comet, Deci, ClearML, Paperspacee Roboflowe altri nello spazio open-source come i giganti cinesi Baidu, Meituan e OpenMMLabs.
Ridefinizione dello stato dell'arte con YOLOv5
Volete conoscere la storia della creazione di YOLOv5 e la metodologia utilizzata per la ricerca e lo sviluppo?
Approfondite i dettagli dell'approccio olistico utilizzato per scegliere le migliori architetture con Glenn Jocher, fondatore e CEO di Ultralytics, e Ayush Chaurasia, ingegnere ML.
Grandi architetture di modelli come YOLOv5 sono fondamentali per ottenere risultati utili nell'apprendimento automatico. Ma i modelli sono validi solo quanto i loro set di dati. Joseph Nelson, CEO e co-fondatore del nostro partner Roboflow, ha mostrato l'impatto della qualità dei dataset sui risultati di produzione. Le intuizioni sono basate su oltre 10.000 lavori di addestramento alla visione e sulla comunità open-source di Roboflow Universe con oltre 90.000 set di dati.
Nella sua sessione, Joseph ha anche illustrato le principali differenze tra ricerca e produzione che consentono agli sviluppatori di ottimizzare i propri dataset per ottenere risultati significativi più velocemente.
Scopri la qualità dei dataset e il suo impatto nel portare il tuo modello CV al valore di produzione!
Best practice per la convalida del modello di machine learning e dei dati prima della distribuzione
Ogni software tradizionale oggi viene sottoposto a test completi di vario tipo prima del deployment, riducendo significativamente il rischio di guasti di produzione.
Come possiamo adattare queste idee al mondo della ML orientato alla statistica?
Aishwarya Srinivasan, Data Scientist di Google e Open Source Developer Advocate di Deepchecks, parla della semplice emozione che c'è dietro la costruzione di soluzioni in grado di risolvere le sfide del mondo reale. In Google, costruisce soluzioni di apprendimento automatico per i casi d'uso dei clienti, sfruttando i prodotti principali Google , tra cui TensorFlow, DataFlow e AI Platform.
Aishwarya si è unita a noi a YOLO VISION per discutere le migliori pratiche e i consigli pratici per testare e analizzare in modo approfondito il vostro modello. Date un'occhiata al suo intervento per capire la differenza tra il testing del software e quello del ML.
Progetti Open Source che Abilitano il Futuro della Computer Vision AI
Abbiamo ospitato un panel innovativo in cui abbiamo riunito gli altri membri della famiglia dell'architettura YOLO e le altre migliori architetture di intelligenza artificiale open-source del settore.
Qui, YOLOv6 di Meituan, MMDetection di OpenMMLab CN e PaddlePaddle di Baidu, Inc. si sono uniti a noi come YOLOv5 di Ultralytics per discutere di progetti open-source che consentono il futuro dell'IA visiva.
È stata la prima volta in assoluto che questi importanti repository di Vision AI hanno condiviso il palco. Se ti sei perso questo panel, guarda questo video in cui Bo Zhang, Glenn Jocher, Guanzhong Wang, Wenwei Zhang e Yixin Shi hanno discusso della loro scelta di framework, design, l'evoluzione della struttura del repository e altro ancora!
Come afferma il nostro CEO Glenn Jocher, "Dobbiamo tutti imparare dagli strumenti e dalle esperienze degli altri."
I dati visivi stanno esplodendo
I sistemi di gestione dei dati visivi sono carenti in tutti gli aspetti: archiviazione, qualità, ricerca, analisi e visualizzazione. Di conseguenza, aziende e ricercatori stanno perdendo affidabilità del prodotto, ore di lavoro, spazio di archiviazione sprecato, elaborazione e, soprattutto, la capacità di sbloccare il pieno potenziale dei propri dati.
In questo intervento, il Dr. Danny Bickson ci ha spiegato come risolvere questo problema con il suo popolare strumento gratuito su GitHub, Fastdup.
FastDup è uno strumento per ottenere informazioni da una vasta raccolta di immagini. Può trovare anomalie, immagini duplicate e quasi duplicate, cluster di somiglianza e apprendere il comportamento normale e le interazioni temporali tra le immagini. Può essere utilizzato per il sottocampionamento intelligente di un set di dati di qualità superiore, la rimozione di outlier e il rilevamento di novità di nuove informazioni da inviare per l'etichettatura.
Esperto in analisi di big data e machine learning su larga scala, Danny Bickson ha più di 15 anni di esperienza nel settore high-tech. Potresti conoscerlo per Turi, una piattaforma di machine learning che crea prodotti di analisi di big data per i suoi utenti. Nel 2016, Turi è stata acquisita da Apple, dove il Dr. Danny Bickson ha lavorato come Senior Data Science Manager per diversi anni.
La tua porta d'accesso alla Vision AI
Infine, abbiamo avuto il piacere di annunciare formalmente il lancio del nostro Ultralytics HUB!
Ultralytics HUB è la nostra soluzione no-code per addestrare e distribuire modelli di intelligenza artificiale in tre semplici passi! Date vita ai vostri modelli scegliendo i dati da cui farli apprendere.
I nostri esperti, nonché creatori degli strumenti, Kalen Michael e Sergio Sánchez, ci hanno accompagnato in un walkthrough di Ultralytics HUB e ci hanno illustrato tutte le caratteristiche e le funzionalità Scopri di più su Ultralytics HUB e inizia a creare i tuoi modelli gratuitamente!
Tutte le sessioni registrate sono disponibili sul nostro canale YouTube!
Siamo entusiasti dell'affluenza a YOLO VISION e siamo felici di aver creato un evento a cui possono partecipare esperti di tutto il mondo per imparare a conoscere l'IA della visione; restate aggiornati con noi seguendoci sui social media. Ci vediamo l'anno prossimo a YOLO VISION 2023!
