Roboflow、オープンソースとUltralytics YOLOv8での構築について

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の共同設立者兼CEOであるジョセフは、基礎モデル、オープンソースコラボレーション、そしてUltralytics YOLOv8の魅力的な領域について掘り下げた。Roboflowは、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。

なぜコンピュータビジョンなのか？

ジョセフは、コンピュータ・ビジョンの本質を探る旅に私たちを連れて行ってくれた。コンピュータ・ビジョンとは、人工知能（AI）やコンピュータ・サイエンスの一分野であり、コンピュータが画像や動画を処理し、そこからデータや情報を抽出して、必要に応じて分析することを目的としている。 

一言で言えば、私たちが目にするものすべてをソフトウェアに変換し、世界をプログラマブルにするというミッションに沿ったものだ。小売店の在庫管理の強化から、遊び心のあるSnapchatフィルターの作成まで、アプリケーションは無限にある。

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検出するドローン、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。

ファンデーションモデルゲームを変える

講演では、財団モデルがもたらすパラダイムシフトについて、3つのシナリオを紹介した：

• すぐに使えるモデル：OpenAIのCLIPのような既存のモデルを、コンテンツのフィルタリングや画像のキャプション付けなどのタスクに使用することができます。これは、リアルタイムの要件が重要ではなく、大規模なコンピューティングパワーへのアクセスが可能な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の接地ダイノのようなモデルを活用することで、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：カスタムデータの収集、モデルのトレーニング、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を必要とするドメイン固有の問題に合わせたソリューションです。

ウルトラリティクスで可能性を開く

ジョセフは、Ultralyticsが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は、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

ジョセフは最後に、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成し続けるようコミュニティに呼びかけた。革新的なソリューションを創造し、AIの限界を押し広げながら、一緒にこの旅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!