Ultralytics x Paperspace：パートナーシップを通じて物体検出能力を向上させる
リアルタイムのスピードで最先端の物体検出を実現するUltralytics YOLOv8を探ります。モデル学習を容易にするPaperspaceとの統合が利用可能になりました。
物体検出は、自動運転からセキュリティシステムまで、多くのコンピュータビジョンアプリケーションにおいて不可欠です。Ultralytics YOLOv8は、リアルタイムの速度で実行しながら最先端の精度を実現する高度な物体検出アルゴリズムであり、幅広いユースケースに対応する強力なツールとなっています。私たちがYOLOv8を開発したのは、個人や企業がAIのポジティブな可能性を引き出せるようにするためです。
Ultralyticsでは、機械学習インフラストラクチャの大手プロバイダーであるPaperspaceとの最新のパートナーシップを発表できることを嬉しく思います。彼らの強力な環境であるGradientには、YOLOv5およびYOLOv8モデルを簡単にトレーニングできるようにする多数の機能が備わっています。Paperspace Gradientを使用すると、数秒でマネージドGPU環境をセットアップできます。
Ultralytics YOLOv8とPaperspaceの利用開始#
Paperspaceとのパートナーシップにより、Ultralytics YOLOv8が同社の強固なクラウドインフラストラクチャで利用可能になりました。これにより、高価なハードウェアや時間のかかるセットアッププロセスを必要とせず、迅速かつ簡単にYOLOv8モデルのトレーニングとデプロイを行うことができます。Paperspaceの拡張性の高いインフラストラクチャを活用することで、最大規模のデータセットやトレーニングワークロードにも対応でき、すべてクラウドベースのソリューションならではの簡便さと利便性で実現できます。
Ultralyticsは、コンピュータビジョンを誰もが利用できるようにすることに情熱を注いでいます。Paperspaceとのパートナーシップは、この目標を達成するための大きな前進です。私たちは今後も協力し、コンピュータビジョン技術の限界を押し広げていくことを楽しみにしています。開発者、研究者、ビジネスオーナーの皆様、ぜひこの取り組みに参加し、YOLOv8とPaperspaceのクラウドインフラが持つ力を体験してください。
Ultralytics YOLOv8の新機能#
YOLOv8は、より広範なUltralytics Pythonフレームワークの一部として提供されます。この新しいフレームワークは、大成功を収めた製品であるYOLOv5から得られたすべてのフィードバックと知見を取り入れ、ゼロから構築されました。
- グローバルCLI
- 新しいグローバルコマンドラインインターフェイスを使用すると、システム全体からYOLOモデルに簡単にアクセスできます。
yoloコマンドを使用して、任意の操作を実行できます。
- Python API
- 新しいUltralyticsフレームワークには、PythonアプリケーションにYOLO機能を追加できる専用のPython APIが搭載されています。
- 新しいUltralytics YOLOv8モデル
- COCOデータセットでSOTAパフォーマンスを達成する新しいUltralytics YOLOv8モデルをフレームワークに導入しました。
使用方法、設計、およびモデルアーキテクチャの詳細については、Ultralytics docsをご覧ください。
Paperspace GradientでUltralytics YOLOv8を使用する#
Paperspace integrationには、Ultralytics READMEからアクセスできます。これにより、Paperspace Gradient上のUltralytics YOLOv8ノートブックに移動します。GradientでUltralyticsの使用を開始するには、サインインしてセルを実行し始めるだけです。
Ultralyticsでは、素晴らしいオープンソースツールを誰でも無料で利用できるようにするため、その研究開発資金を調達する目的で他のスタートアップ企業と商業的なパートナーシップを結んでいます。この記事には、それらのパートナーへのアフィリエイトリンクが含まれている場合があります。
