YOLO VISION 2022：ビジョンAIの新たなフロンティア
さまざまな業界におけるAIに関する講演や、Ultralyticsの専門家による機械学習の最新情報など、YOLO VISION 2022の洞察を発見してください。
第1回 YOLO VISION は2022年9月27日に開催されました。自動車業界におけるAIの導入から果物生産のリアルタイム分析に至るまで、YOLOv5ユーザーによる多岐にわたる刺激的な講演が行われました。
このイベントを特別なものにしたのは、講演者のバックグラウンドの多様性です。18社の参加企業の代表者たちが加わり、MLプロセスのあらゆる側面から洞察を提供しました。その中には、Comet、Deci、ClearML、Paperspace、Roboflowといったパートナー企業のほか、中国の大手企業であるBaidu、Meituan、OpenMMLabsなど、オープンソース界の著名な企業も名を連ねました。
Link to this sectionYOLOv5による最先端技術の再定義#
YOLOv5誕生の裏側にあるストーリーや、研究開発に用いられた手法について興味はありますか？
Ultralyticsの創設者兼CEOである Glenn Jocher と、MLエンジニアの Ayush Chaurasia とともに、最適なアーキテクチャを選択するために用いられた包括的なアプローチの詳細を掘り下げます。
機械学習で有用な結果を得るためには、YOLOv5のような優れたモデルアーキテクチャが不可欠です。しかし、モデルの性能はデータセットの質に左右されます。パートナー企業であるRoboflowのCEO兼共同創設者であるJoseph Nelson氏は、データセットの品質がプロダクションの結果に与える影響を示しました。この知見は、10,000件以上のビジョン学習ジョブと、90,000以上のデータセットを擁するRoboflow Universeのオープンソースコミュニティに基づいています。
自身のセッションにおいて、Joseph氏は研究とプロダクションにおける重要な違いについても触れ、開発者がデータセットをハックして意味のある結果をより速く得るための方法を紹介しました。
データセットの品質と、それがCVモデルをプロダクションレベルに引き上げるために果たす影響について学びましょう！
Link to this sectionデプロイ前にMLモデルとデータを検証するためのベストプラクティス#
今日のあらゆる従来のソフトウェアは、デプロイ前に多岐にわたる包括的なテストを経ており、これによりプロダクション環境での障害リスクを大幅に低減しています。
これらの概念を、統計的指向が強いMLの世界にどのように適応できるのでしょうか？
Googleのデータサイエンティストであり、Deepchecksのオープンソース開発者アドボケイトを務める Aishwarya Srinivasan 氏が、現実世界の課題を解決できるソリューションを構築する意義について語ります。彼女はGoogleにおいて、TensorFlow、DataFlow、AI PlatformといったGoogleのコア製品を活用し、顧客のユースケースに向けた機械学習ソリューションを構築しています。
Aishwarya氏はYOLO VISIONに参加し、モデルの徹底的なテストと分析に関するベストプラクティスと実践的なヒントについて議論しました。ソフトウェアテストとMLテストの違いについて学ぶには、彼女の講演をぜひご覧ください。
Link to this sectionビジョンAIの未来を切り拓くオープンソースプロジェクト#
私たちは画期的なパネルディスカッションを主催し、YOLOアーキテクチャファミリーの他のメンバーや、この分野における他のトップクラスのオープンソース・ビジョンAIアーキテクチャを一堂に集めました。
ここでは、MeituanのYOLOv6、OpenMMLab CNのMMDetection、Baidu, Inc.のPaddlePaddleが、UltralyticsのYOLOv5と並び、ビジョンAIの未来を可能にするオープンソースプロジェクトについて議論しました。
これらトップレベルのビジョンAIリポジトリが一堂に会したのは、今回が史上初めてのことです。この パネルディスカッション を見逃した方は、Bo Zhang氏、Glenn Jocher氏、Guanzhong Wang氏、Wenwei Zhang氏、Yixin Shi氏がフレームワークの選択、設計、リポジトリ構造の進化などについて語り合った動画をぜひご覧ください！
CEOであるGlenn Jocherが言うように、「私たちは皆、お互いのツールや経験から学ぶことができました」。
Link to this section爆発的に増加する視覚データ#
視覚データ管理システムは、ストレージ、品質、検索、分析、可視化のあらゆる側面で不足しています。その結果、企業や研究者は製品の信頼性、労働時間、ストレージやコンピューティングリソースの浪費、そして何より重要な、データの可能性を最大限に引き出す能力を失いつつあります。
この講演では、Dr. Danny Bickson 氏が、自身の人気のある無料GitHubツール Fastdup を使ってこの問題を解決する方法を教授しました。
Fastdupは、大規模な画像コレクションから知見を得るためのツールです。異常値の検出、重複画像や類似画像の特定、類似性クラスタリングを行うほか、画像間の正常な動作や時間的な相互作用を学習できます。高品質なデータセットのスマートなサブサンプリング、外れ値の除去、タグ付けのために送信される新しい情報の新規性検出などに使用可能です。
ビッグデータ分析と大規模機械学習の専門家であるDanny Bickson氏は、ハイテク業界で15年以上の経験を持っています。彼は、ユーザー向けのビッグデータ分析製品を作成する機械学習プラットフォームである Turi の創設者として知られているかもしれません。2016年にTuriはAppleに買収され、Dr. Danny Bickson氏はその後数年間、シニアデータサイエンスマネージャーとして勤務しました。
Link to this sectionビジョンAIへの入り口#
そして最後に、Ultralytics Platform の正式リリースを発表できることを嬉しく思います！
Ultralytics Platformは、3つの簡単なステップでAIモデルをトレーニングおよびデプロイできるノーコードソリューションです！学習させるデータを選択することで、あなたのモデルに命を吹き込みましょう。
このツールの開発者であるKalen Michael氏とSergio Sánchez氏が、Ultralytics Platformのチュートリアルを通じて、すべての機能と操作方法を解説しました。Ultralytics Platformの詳細については、こちらから無料でモデルの作成を開始してください！
録画されたセッションのすべては、私たちの YouTubeチャンネル でご覧いただけます！
YOLO VISIONへの多数のご参加に心から感謝申し上げます。世界中の専門家がビジョンAIについて学び、つながる場を創出できたことを嬉しく思います。ぜひ ソーシャルメディア をフォローして、最新情報をチェックしてください。来年の YOLO VISION 2023 でお会いしましょう！
