YOLO VISION 2022：Vision AIの新たなフロンティア

初開催となる 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。

このイベントを特別なものにしたのは、講演者のバックグラウンドが非常に多様だったことです。18社の参加企業の代表者が集まり、講演者はMLプロセスのあらゆる側面から得られた知見を共有しました。その中には、Comet、Deci、ClearML、Paperspace、Roboflowなどのパートナー企業に加え、Baidu、Meituan、OpenMMLabsといったオープンソース分野の中国大手企業も含まれていました。

Ultralytics YOLOv5で最先端技術を再定義する#

Ultralytics YOLOv5の開発の背景にあるストーリーや、R&Dで使用された手法について知りたいと思いませんか？

UltralyticsのFounder兼CEOであるGlenn Jocherと、ML EngineerのAyush Chaurasiaとともに、最適なアーキテクチャを選定するために用いた包括的なアプローチの詳細をご覧ください。

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ために不可欠です。しかし、モデルの性能はデータセット次第でもあります。パートナー企業RoboflowのCEO兼共同創業者であるJoseph Nelson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以上のデータセットから成る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は自身のセッションで、研究と本番環境における重要な違いについても紹介しました。これにより、開発者はデータセットを工夫して、意味のある結果をより迅速に得られます。

データセットの品質と、CVモデルを本番環境で実用化する際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#

現在の従来型ソフトウェアは、どのようなものでもデプロイ前にさまざまな種類の包括的なテストを受けるため、本番環境で障害が発生するリスクが大幅に低減されます。

統計を重視するMLの世界に、これらの考え方をどのように適用できるでしょうか？

GoogleのData Scientistであり、DeepchecksのOpen Source Developer AdvocateでもあるAishwarya Srinivasanは、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ことの純粋な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はYOLO VISIONに参加し、モデルを徹底的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。彼女の講演をご覧いただき、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の未来を実現する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開催し、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ました。

ここでは、MeituanのYOLOv6、OpenMMLab CNのMMDetection、Baidu, Inc.のPaddlePaddleが、UltralyticsのYOLOv5とともに参加し、ビジョンAIの未来を実現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。

このような主要なビジョンAIリポジトリが一堂に会するのは、今回が初めてでした。この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択、設計、リポジトリ構造の進化などについて議論した動画をご覧ください！

CEOのGlenn Jocherは、「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」と語っています。

ビジュアルデータの爆発的増加#

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、可視化のあらゆる面で不十分です。その結果、企業や研究者は、製品の信頼性、作業時間、無駄なストレージや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。

この講演では、Dr. Danny Bicksonが、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紹介しました。

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、重複画像や類似重複画像、類似性のクラスターを検出できるほか、画像間の正常な挙動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、タグ付けに送る新しい情報の新規性検出に利用できます。

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。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、Turiで彼を知った方もいるかもしれません。2016年、TuriはAppleに買収され、Dr. Danny Bicksonはそこで数年間、Senior Data Science Managerを務めました。

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、私たちは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、私たちの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択して、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私たちのエキスパート、Kalen MichaelとSergio Sánchezが、Ultralytics Platformのウォークスルーを行い、すべての機能と操作について説明しました。Ultralytics Platformの詳細を確認して、無料でモデルの作成を始めましょう！

録画されたすべてのセッションは、YouTubeチャンネルでご覧いただけます！

YOLO VISIONへの多くのご参加を大変うれしく思います。また、世界中の専門家が参加してビジョンAIについて学べるイベントを開催できたことを誇りに思います。ソーシャルメディアをフォローして、私たちの最新情報をお受け取りください。YOLO VISION 2023で来年お会いしましょう！