YOLO VISION 2022：Vision AIの新境地

初のYOLO VISIONは2022年9月27日に開催されました。自動車産業におけるAIの導入から、果物生産のリアルタイム分析まで、YOLOv5ユーザーによる刺激的な講演を聴講しました。

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した。18の参加企業からの代表者に加え、講演者はMLプロセスのあらゆる側面からの洞察を提供しました。その中には、Comet、Deci、ClearML、Paperspace、Roboflowなどのパートナー企業や、中国の巨大企業であるBaidu、Meituan、OpenMMLabsなどのオープンソース分野の企業も含まれています。

YOLOv5による最先端技術の再定義

YOLOv5の誕生秘話や、研究開発に用いられた方法論にご興味はありませんか？

Ultralyticsの創業者兼CEOであるGlenn Jocherと、MLエンジニアである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。

YOLOv5のような優れたモデルアーキテクチャは、機械学習で有用な結果を得るために不可欠です。しかし、モデルはデータセットと同じくらい優れているに過ぎません。パートナーRoboflowのCEO兼共同創業者であるJoseph Nelson氏は、データセットの品質が製品の結果に与える影響を示しました。この洞察は、10,000件以上のビジョントレーニングジョブと、Roboflow Universeの90,000件以上のデータセットからなるオープンソースコミュニティによって得られたものです。

Josephは講演の中で、開発者がデータセットをハックして有意義な結果をより迅速に得るために、研究と生産における重要な違いも紹介しました。

データセットの品質と、CVモデルを本番環境に適用するための影響について学びましょう！

MLモデルとデータをデプロイ前に検証するためのベストプラクティス

今日の従来のソフトウェアはすべて、デプロイ前にさまざまな種類の包括的なテストを受け、本番環境での障害のリスクを大幅に軽減しています。

これらのアイデアを、統計的に偏ったMLの世界にどのように適用できるでしょうか？

Googleのデータサイエンティスト兼DeepchecksのオープンソースデベロッパーアドボケイトであるAishwarya Srinivasan氏は、現実世界の問題を解決できるソリューションを構築することの背後にある単なる興奮について語ります。Googleでは、TensorFlow、DataFlow、AI Platformなどの主要なGoogle製品を活用して、顧客のユースケース向けの機械学習ソリューションを構築しています。

AishwaryaはYOLO VISIONに参加し、モデルを広範囲にテストおよび分析するための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。彼女の講演をチェックして、ソフトウェアのテストとMLのテストの違いを学びましょう。

コンピュータビジョンAIの未来を可能にするオープンソースプロジェクト

YOLOアーキテクチャファミリーの他のメンバーや、この分野の他のトップオープンソースビジョンAIアーキテクチャを集めた画期的なパネルを開催しました。

ここでは、MeituanのYOLOv6、OpenMMLab CNのMMDetection、Baidu, Inc.のPaddlePaddleが、UltralyticsのYOLOv5として参加し、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。

これらのトップビジョンAIリポジトリが舞台を共有したのは今回が初めてでした。このパネルを見逃した方は、Bo Zhang、Glenn Jocher、Guanzhong Wang、Wenwei Zhang、Yixin Shi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議論するこのビデオをご覧ください。

CEOの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。」

ビジュアルデータが爆発的に増加

ビジュアルデータ管理システムは、ストレージ、品質、検索、分析、視覚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、作業時間、ストレージの浪費、コンピューティング、そして最も重要なこととして、データの潜在能力を最大限に引き出す能力を失っています。

この講演で、Dr. Danny Bicksonは、彼の人気のある無料のGitHubツールであるFastdupを使用してこの問題を解決する方法を教えてくれました。

FastDupは、大規模な画像コレクションから洞察を得るためのツールです。異常、重複またはほぼ重複した画像、類似性のクラスタを検出し、正常な動作や画像間の時間的相互作用を学習できます。より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に使用できます。

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、ユーザーのために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で知られているかもしれません。2016年、TuriはAppleに買収され、Danny Bickson博士は数年間、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。

Vision AIへの入り口

そして最後に、Ultralytics HUBの正式なローンチを発表できたことを嬉しく思います！

Ultralytics HUBは、AIモデルを3つの簡単なステップで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して、モデルを実用化しましょう。

ツールの作成者であり、当社の専門家であるKalen MichaelとSergio Sánchezが、Ultralytics HUBのウォークスルーを行い、すべての機能について説明しました。Ultralytics HUBの詳細とモデルの無料作成開始についてはこちらをご覧ください！

録画されたすべてのセッションは、YouTubeチャンネルでご覧ください！

YOLO VISIONへのご参加に大変感激しており、世界中の専門家がVision AIについて学び、ソーシャルメディアでフォローして最新情報を入手できるイベントを開催できたことを嬉しく思います。来年のYOLO VISION 2023でお会いしましょう！

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