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Roboflow 、オープンソースとUltralytics YOLOv8使った構築について

Nuvola Ladi

2分で読めます

2024年3月14日

Roboflow Ultralytics YOLOv8ジョセフ・ネルソンのYV23の講演から洞察を探る。コンピュータ・ビジョンにおけるオープンソースのコラボレーションと基盤モデルを探求する。

マドリードのGoogle for Startups Campusで開催されたYOLO VISION 2023(YV23)でのジョセフ・ネルソンの講演から、重要なポイントをお伝えします。

Roboflow共同設立者兼CEOであるジョセフは、基盤モデル、オープンソースコラボレーション、そして魅力的な領域である Ultralytics YOLOv8.Roboflow 、開発者が一流のコンピュータビジョンデータセットとモデルを構築するためのプラットフォームであり、25万人以上の開発者が彼らのツールを活用している。

コンピュータビジョンとは?

Joseph氏は、コンピュータビジョンの本質を探求する旅に私たちを連れて行ってくれました。その核心において、コンピュータビジョンは、人工知能(AI)とコンピュータサイエンスの分野であり、コンピュータが画像やビデオを処理し、そこからデータや情報を抽出して、必要に応じて分析できるようにすることに焦点を当てています。 

一言で言えば、それは私たちが見るものすべてをソフトウェアに変換し、世界をプログラミング可能にするという使命と一致しています。そのアプリケーションは、小売りの在庫管理の強化から、楽しいSnapchatフィルターの作成まで、無限にあります。

ジョセフは、コンピューター・ビジョンを活用したエキサイティングなプロジェクトの例を紹介した。それらは、炎を投げて雑草を刈るロボットや猫の運動マシン(レーザーポインター付き!)から、空撮画像を航行してソーラーパネルなどのアイテムをdetect するドローン、自動OBSコントローラー、さらには悪名高いリックロールから私たちを救うツールまで、多岐にわたった。

基盤モデル:ゲームチェンジ

講演では、基盤モデルによってもたらされるパラダイムシフトが明らかにされ、3つのシナリオが概説されました。

  • すぐに使えるモデル: OpenAIのCLIPのような既存のモデルを、コンテンツフィルタリングや画像キャプションなどのタスクに使用できます。これは、リアルタイム要件が重要ではなく、十分な計算能力が利用できる場合に理想的なオプションとなります。
  • 少し手助けが必要なモデル Roboflow接地ダイノのようなモデルを利用することで、特定のタスクのために自動ラベリングや微調整を行うことができる。これは、種の識別のように、ベースラインモデルをドメイン固有のニーズに合わせて強化できる場合に最適です。
  • ゼロからの構築:カスタムデータ収集、モデルトレーニング、継続的な改善を含む従来のワークフローがある場合。これは、リアルタイムまたは無制限の計算要件を持つドメイン固有の問題に対するテーラードソリューションです。

Ultralytics可能性を開く

ジョセフは、Ultralytics ワークフローを加速し、 モデルの構築、トレーニング、 デプロイを容易にする力を持つことを強調した。Ultralytics 、オープンソースのデータセット、モデル、そしてコード不要のSaaSツールUltralytics HUBのような無数の貴重なリソースのハブとして機能します。

まとめ

Joseph氏は、コミュニティにこれらのツールを探求し、経験を共有し、コンピュータビジョンの未来を形作り続けるよう促し、締めくくりました。革新的なソリューションを生み出し、AIの限界を押し広げながら、この旅に一緒に乗り出しましょう。

YOLOv8 導入によるオープンソースについて詳しくはこちら こちら

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