2024年のUltralyticsのハイライトを振り返りながら、コンピュータビジョンのイノベーション、インパクトのあるグローバルイベント、盛況なコミュニティをご紹介します。
2024年は人工知能（AI）にとってエキサイティングな年となり、ビジョンAIがテクノロジーとの関わり方において大きな進歩を遂げた。ビジョンAI（コンピュータービジョン）は、人間と同じように画像や動画を理解し解釈することを機械に教えるAIの一分野である。医師による病気の早期発見から、製造業のスマート化・効率化まで、さまざまな用途に活用できる。
Ultralyticsでは、2024年はVision AIをよりアクセスしやすく、より正確で、より汎用性の高いものにすることに注力してきました。新しいUltralytics YOLO11モデルの発売とUltralytics Pythonパッケージのアップデートにより、Ultralyticsのチームはスピードと精度の新たなベンチマークを設定しています。実際、毎日5億枚の画像がUltralyticsパッケージで解析されています。
Ultralyticsは、最先端技術に取り組むだけでなく、AIコミュニティとつながり、コンピュータビジョンが実世界の問題解決にどのように使われているかを見ることにも集中してきました。コラボレーション、イベント、成長するコミュニティを通じて、Ultralyticsはエキサイティングな可能性への扉を一年中開いてきました。
それでは、2024年のウルトラリティクスのハイライトを振り返ってみよう！
2024年は、Ultralytics YOLOv8の1周年を祝うことから始まった。その成功に基づき、YOLOv8.1リリースでは、より高速で、より正確で、新しいハードウェアやデータセットとの互換性を高めるアップデートが導入されました。これらの改善により、開発者はリアルタイムでの物体検出からより正確な分類まで、実世界のアプリケーションでモデルをより簡単に使用できるようになりました。
このリリースで際立った特徴のひとつは、OBB（Oriented Object Detection）のサポートが追加されたことで、このモデルによって、空撮、テキスト認識、衛星画像解析などのタスクで画期的な、さまざまな角度から物体を識別できるようになった。
その後、YOLO11がリリースされ、そのハードルはさらに高くなった。この新しいモデルは、より効率的で精度が高く、YOLOv8が得意としたすべてのコンピュータ・ビジョン・タスクをサポートします。YOLO11の発売により、独自のデータセットで学習させたYOLO11エンタープライズ・モデルも登場し、ビジネス向けに比類ないパフォーマンスを実現した。
これらのイノベーションと並行して、UltralyticsはPythonパッケージの新しいアップデートを年中リリースし、開発者がUltralytics YOLOモデルをワークフローに統合することを容易にしました。
ここでは、2024年にリリースされる主な作品を簡単に紹介しよう：
2月、UltralyticsはMicrosoft for Startups Founders Hubを通じて15万ドルのMicrosoft Azure Cloudクレジットを授与された。この寛大な支援は、特にYOLOv8とYOLO11のための継続的な研究開発努力の原動力となった。このクレジットのおかげで、チームは研究の規模を拡大し、物体検出のモデルを最適化し、ビジョンAIの新たなイノベーションを探求することができました。
ウルトラリティクスはまた、インテル・イグナイト・ヨーロッパ・プログラムで2つの特別賞を受賞しました。このプログラムは、メンターシップ、ワークショップ、ネットワーキングの機会を通じて有望なスタートアップ企業を支援する、インテルによる高度に選抜されたイニシアチブです。また、ウルトラリティクスは「最も話題性のあるスタートアップ」にも選ばれ、プログラムを通じてチームの革新的な業績と大きな影響力を称えられました。
1年を通して、Ultralyticsは主要なグローバルイベントでそのビジョンAIイノベーションを紹介する機会を得て、業界のリーダーたちとつながり、成長するコミュニティを刺激しました。バルセロナ・モバイル・ワールド・コングレス（4YFN）（2月26日～29日）では、創業者兼CEOのグレン・ジョーチャーと成長担当ディレクターのポーラ・デレンガーが、YOLOv8とUltralytics HUBアプリを発表しました。
翌月のNVIDIA GTC 2024 （3月18日～21日）では、Ultralyticsチームは世界中のAI専門家と関わり、YOLOv8のインパクトについて好意的なフィードバックを得た。
その後、UltralyticsはベルリンでWeAreDevelopers World Congress 2024（7月17日〜19日）に参加し、2万人以上の開発者、新興企業、業界リーダーとつながりました。このイベントはIntel AI Summitで幕を開け、機械学習エンジニアのフランチェスコ・マッティオリがiPhone 15でのライブデモでYOLOv8のリアルタイムパフォーマンスを披露し、Intelハードウェアとのシームレスな統合を実証した。
メインカンファレンスでは、Ultralyticsのブースでインタラクティブなデモが行われ、YOLOv8の多用途性を強調し、欠陥検出や学術研究などのアプリケーションにこのモデルを使用している開発者と交流した。
年末のMaker Faire Shenzhen 2024（11月16-17日）では、Ultralyticsの代表として、組み込みコンピュータビジョンエンジニアのLakshantha Dissanayakeとシニア機械学習エンジニアのJing Qiuが参加しました。彼らはYOLO11のライブデモを披露し、持続可能性の推進におけるビジョンAIの役割を強調する基調講演を行いました。
Ultralyticsは今年も多くのイベントに参加しましたが、毎年恒例のハイブリッドイベントであるYOLO Vision 2024（YV24）も開催しました。マドリードのGoogle for Startups Campusで開催され、9月27日に全世界にストリーミング配信されたYV24には、専門家、開発者、愛好家が集まり、ビジョンAIの進歩を祝いました。
重要なハイライトは、30の新モデルを搭載したYOLO11の発表だった。YOLO11mは、YOLOv8mと比較して22％少ないパラメータで、COCOデータセットでより良い結果を達成した。
このイベントでは、ジェネレーティブAI、AIリーダーシップにおける女性、コミュニティ構築戦略などのトピックに関する魅力的なパネルディスカッションも行われた。Ultralyticsのような企業、一流大学、革新的な新興企業からの講演者は、イノベーションと包括性を促進するための洞察を共有した。
YOLOモデルの実際の応用例として、ドローン監視によるサメの探知や牛の行動監視などが紹介され、業界を超えた汎用性が示された。インテル、エヌビディア、ソニーなどの企業とのコラボレーションにより、Ultralytics YOLOが最先端のハードウェアとシームレスに統合され、エッジAIのパフォーマンスが最適化されていることがさらに強調された。
Ultralyticsは、2024年にVision AIコミュニティと積極的に関わり、洞察を共有し、コラボレーションを促進し、彼らの技術が実世界に与える影響を紹介しました。主なハイライトは以下の通りです：
2024年がUltralyticsにとってどれほどインパクトのある年であったかは、数字が物語っています。今年、Ultralyticsのツールはpip経由で6,400万回ダウンロードされ、世界中の開発者の間でUltralyticsのYOLOモデルが採用されつつあることを示しています。GitHubでは、Ultralyticsのリポジトリ全体のスター数が96.5Kを超え、オープンソースコミュニティにおける影響力とリーダーシップが強調されています。
利用統計も同様に印象的である。Ultralytics製品は月間500万回のアクセスを記録し、Ultralyticsパッケージを使って毎日300万個のモデルがトレーニングされています。
UltralyticsのYOLOモデルには様々なモードがあり、 「予測」モードは、画像や動画を分析し、対象物に関する予測を生成するために使用され、「追跡」モードは、継続的な監視のために動画のフレームをまたいで対象物を追跡する。2024年だけで、 追跡モードは1日に1億1000万回呼び出され、予測モードは1日に6億5000万回使用された。
2024年はUltralyticsにとって目覚ましい年であり、Vision AIにおける重要な進歩やマイルストーンによって特徴付けられました。YOLO11のリリースは、パフォーマンスと汎用性の新しい基準を設定し、Ultralytics Explorerのようなツールは、開発者や研究者のプロジェクトを向上させました。
Ultralyticsは、グローバルイベント、パートナーシップ、コミュニティイニシアチブを通じて、コンピュータビジョンの分野に有意義な影響を与え続けてきました。今年の成果は、技術的な革新だけでなく、共に進歩を推進するグローバルコミュニティの強さを示しています。
2025年が近づくにつれ、ウルトラリティクスのチームはこれまで以上に意欲的に、限界を押し広げ、世界中の開発者と企業をサポートするツールを作り出そうとしています。
詳しくは、GitHub リポジトリをご覧ください。自動運転車におけるAIの応用や農業におけるコンピューター・ビジョンの応用については、ソリューションのページをご覧ください。🚀
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