YOLO VISION 2022：ビジョンAIの新たなフロンティア

初開催となった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の導入から果物の生産量のリアルタイム分析まで、さまざまな分野のYOLOv5ユーザーによる刺激的な講演に耳を傾けました。

このイベントが特別だった理由の一つは、登壇者のバックグラウンドが多岐にわたっていたことです。参加した18社の代表者が登壇し、MLプロセスのあらゆる側面から知見を共有しました。その中には、パートナー企業のComet、Deci、ClearML、Paperspace、Roboflowのほか、Baidu、Meituan、OpenMMLabなどのオープンソース分野の企業も含まれていました。

Ultralytics YOLOv5で最先端を再定義する#

Ultralytics YOLOv5の誕生秘話と、研究開発（R&D）で用いられた方法論について知りたいですか？

Ultralyticsの創業者兼CEOであるGlenn Jocherと、MLエンジニアのAyush Chaurasiaが、最適なアーキテクチャを選ぶために用いた包括的なアプローチの詳細を紹介します。

Ultralytics 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うえで重要です。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。パートナーであるRoboflowのCEO兼共同創業者Joseph Nelson氏は、データセットの品質が本番環境での結果に与える影響を紹介しました。この知見は、10,000件を超えるビジョントレーニングジョブと、90,000件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。

Joseph氏は講演で、開発者がデータセットを工夫し、意味のある結果をより早く得るための、研究と本番環境の重要な違いも紹介しました。

データセットの品質と、CVモデルを本番環境で価値あるものにするうえでの影響について学びましょう。

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#

現在、従来型ソフトウェアのすべての部分は、デプロイ前にさまざまな種類の包括的なテストを受け、本番環境での障害リスクを大幅に低減しています。

統計的な性質を持つMLの世界に、この考え方を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であり、Deepchecksのオープンソース開発者アドボケイトでもあるAishwarya Srinivasanが、現実世界の課題を解決するソリューション構築の面白さについて語ります。Googleでは、TensorFlow、DataFlow、AI Platformなどの主要なGoogle製品を活用し、顧客のユースケース向けに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、モデルを徹底的にテスト・分析するためのベストプラクティスと実践的なヒントを紹介しました。講演を見て、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。

コンピュータービジョンAIの未来を切り開く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に加え、この分野を代表するオープンソースのビジョンAIアーキテクチャを集めたパネルを開催しました。

MeituanのYOLOv6、OpenMMLab CNのMMDetection、Baidu, Inc.のPaddlePaddleがUltralytics YOLOv5とともに参加し、ビジョンAIの未来を支えるオープンソースプロジェクトについて議論しました。

これらの主要なビジョンAIリポジトリが一堂に会するのは初めてでした。パネルディスカッションを見逃した方は、Bo Zhang、Glenn Jocher、Guanzhong Wang、Wenwei Zhang、Yixin Shiがフレームワークの選定、設計、リポジトリ構造の変化などについて議論した動画をご覧ください。

CEOのGlenn Jocherが語るように、「私たちは皆、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急増しています#

視覚データ管理システムには、ストレージ、品質、検索、分析、可視化のあらゆる面で課題があります。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、コンピューティングリソース、そして何よりもデータの可能性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氏は、人気の無料GitHubツールであるFastdupを使って、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知見を得るためのツールです。異常、重複画像や類似画像、類似性のクラスターを見つけられるほか、画像間の通常の振る舞い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、タグ付けに回す新しい情報の新規性検出に活用できます。

ビッグデータ分析と大規模な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。ユーザー向けにビッグデータ分析製品を開発する機械学習プラットフォームのTuriで氏をご存じの方もいるかもしれません。2016年にTuriがAppleに買収された後、Dr. Danny Bickson氏は数年間、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。

ビジョンAIへの入り口#

そして最後に、Ultralytics Platformのローンチを正式に発表できたことを大変うれしく思います。

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してデプロイできる、ノーコードソリューションです。モデルに学習させるデータを選んで、モデルに命を吹き込みましょう。

ツールの開発者でもあるエキスパートのKalen Michael氏とSergio Sánchez氏が、Ultralytics Platformを詳しく紹介し、すべての機能を説明しました。Ultralytics Platformについて詳しく知り、無料でモデルの作成を始めましょう。

録画されたセッションはすべて、YouTubeチャンネルでご覧いただけます。

YOLO VISIONには多くの方にご参加いただき、世界中の専門家が集まり、ビジョンAIについて学べるイベントを開催できたことをうれしく思います。ソーシャルメディアをフォローして最新情報をご確認ください。YOLO VISION 2023でまた来年お会いしましょう！