2024年のUltralytics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の分野である。医師による病気の早期detect 、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、2024年はVision AIをより身近に、より正確に、より多用途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 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 、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 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Ultralyticsハイライトを振り返ってみよう！
2024年は、コンピューター・ビジョン・モデルの1周年を祝うことから始まった、 Ultralytics YOLOv8.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。
今回のリリースで特に注目すべき機能の1つは、Oriented Object Detection（OBB：傾斜物体検出）のサポートが追加されたことです。これにより、モデルはさまざまな角度で物体を識別できるようになり、航空画像、テキスト認識、衛星画像分析などのタスクに革新をもたらします。
その後、 YOLO11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 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 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 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しやすくしました。
2024年の主なリリースを簡単にご紹介します。
2月、Ultralytics 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 YOLO11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。
Ultralytics また、Intel 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、Intel 高度に選抜されたイニシアチブです。また、Ultralytics 「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 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 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 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、スタートアップ企業、業界リーダーと交流しました。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 ブースでインタラクティブなデモが行われ、YOLOv8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 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 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 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の新しいモデルを搭載したYOLO11発表である。YOLO11mは、YOLOv8m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。Intel、NVIDIA、ソニーなどの企業とのコラボレーションにより、Ultralytics YOLO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 、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 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 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 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 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、「track」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 リリースは、性能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 、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、Ultralytics チームは、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生み出すことに、これまで以上に意欲を燃やしています。
詳細については、GitHubリポジトリをご覧いただき、コミュニティにご参加ください。ソリューションページでは、自動運転車におけるAIや農業におけるコンピュータビジョンの応用事例を紹介しています。🚀
