YOLO Vision 2023을 알아보세요: 과제부터 하드웨어 가속까지, YOLO 모델, 커뮤니티 협업 및 전망에 대한 주요 YV23 논의를 자세히 살펴보세요.

YOLO Vision 2023을 알아보세요: 과제부터 하드웨어 가속까지, YOLO 모델, 커뮤니티 협업 및 전망에 대한 주요 YV23 논의를 자세히 살펴보세요.
올해가 저물어감에 따라 AI 및 컴퓨터 비전 세계에 대한 열정으로 연결된 끊임없이 성장하는 커뮤니티를 보게 되어 마음이 따뜻해집니다. 이것이 바로 매년 플래그십 이벤트인 YOLO Vision을 개최하는 이유입니다.
YOLO VISION 2023(YV23)이 마드리드의 Google for Startups 캠퍼스에서 개최되어 업계 전문가들이 한자리에 모여 Ultralytics YOLO 모델 구현의 어려움부터 하드웨어 가속의 전망에 이르기까지 다양한 주제를 다루는 통찰력 있는 패널 토론을 진행했습니다. 이 행사에서 나온 주요 내용과 논의를 자세히 살펴보겠습니다.
저희는 패널 소개로 세션을 시작했으며, Glenn Jocher, Bo Zhang, Yonatan Geifman이 참여했습니다. 각 연사는 자신의 배경과 전문 지식을 바탕으로 청중에게 어필하고 패널에 존재하는 풍부한 지식에 대한 포괄적인 이해를 전달했습니다.
저희 패널리스트들은 Ultralytics YOLOv8, YOLOv6 및 YOLO-NAS 구현에 직면한 과제를 자세히 살펴보았습니다. Ultralytics의 설립자이자 CEO인 Glenn Jocher는 소매, 제조 및 건설 현장과 같은 다양한 산업에서 Ultralytics의 광범위한 적용에 대해 다루었을 뿐만 아니라 YOLOv8의 진행 상황과 우선 순위에 대한 개요를 제공하여 실제 사용성과 개선 사항을 강조했습니다.
Yonatan은 YOLO-NAS 구현 시 성능 및 재현성과 관련된 어려움을 강조했으며, Bo Zhang은 YOLOv6 구현 시 성능, 효율성 및 재현성에 초점을 맞춰 겪었던 어려움에 대한 통찰력을 공유했습니다.
Ultralytics는 커뮤니티 참여, 피드백 관리 및 오픈 소스 기여에 전념하고 있으며 이러한 주제는 패널 토론 중에 확실히 다루어졌습니다. Ultralytics는 기술 개발에 적극적으로 참여하는 500명 이상의 기여자 커뮤니티를 육성합니다. 운동에 참여하고 싶다면 Discord 서버에서 활성 회원 커뮤니티에 가입할 수도 있습니다.
각 패널리스트는 YOLO-NAS 프로젝트에서 커뮤니티 참여의 역할에 대한 관점을 공유하면서 협업과 GitHub와 같은 플랫폼을 활용한 피드백을 강조했습니다.
대화가 진행됨에 따라 하드웨어 가속과 AI의 흥미로운 미래로 주제가 바뀌었습니다. Glenn은 하드웨어가 소프트웨어 및 알고리즘을 따라잡으면서 AI의 잠재력에 대해 논의하여 성능 향상과 발전을 위한 새로운 가능성을 열었습니다.
패널들은 객체 재식별, 통합 계획, 임베디드 장치에 YOLO 모델 배포를 포함하여 다양한 애플리케이션을 위한 실시간 기능, 하드웨어 발전 및 YOLO 모델의 다재다능성을 탐구하고 성능 결과 및 모델 선택을 고려했습니다.
패널 토론의 또 다른 핵심 참여자는 Ultralytics HUB였습니다. 모델 선택 기술과 간소화된 모델 배포를 위한 개발에 대한 통찰력이 공유되어 YOLO 모델을 위한 노코드 학습 도구로서 Ultralytics HUB의 단순성을 강조했습니다.
패널들은 다가오는 모듈, 실제 애플리케이션, 다양한 산업 분야에서 YOLO 모델에 대한 비전을 제시하고 Ultralytics HUB를 통해 YOLO 모델 배포를 간소화하기 위한 비전과 더불어 YOLO 깊이 모델, 액션 인식 등 향후 개발 사항을 소개했습니다.
통찰력 있는 세션에서 Bo Zhang은 Meituan에서 출시한 YOLOv6 버전 3.0에 통합된 분할 모듈을 소개하며 객체 분할 모듈에 맞춘 다양한 최적화 기술을 조명했습니다.
논의는 자연스럽게 객체 감지 분야의 어려운 사용 사례, 즉 멀리 있는 객체를 캡처할 때 기존 CNN이 직면하는 어려움, 군사 및 드론 애플리케이션, 다양한 애플리케이션을 위한 드론 카메라 시스템의 역동적인 진화에 대한 문제 해결로 이어졌습니다.
또한 발표자들은 단일 및 이중 카메라 YOLO 깊이에 대한 자세한 비교를 통해 시차 효과의 장점을 탐구하고 거리에 따른 깊이 인식을 명확히 했습니다. 이 포괄적인 개요는 객체 감지 및 깊이 인식 영역 내의 발전과 과제에 대한 전체적인 이해를 제공했습니다.
전반적으로 패널은 포즈 모델을 사용하여 동작 인식을 수행하고, 객체 감지 또는 포즈를 사용하여 추상적인 개념을 처리하고, 복잡한 작업에 대한 어노테이션 노력에 대한 통찰력으로 결론을 내렸습니다. 복잡한 작업을 시작하는 사람들에게는 분류 네트워크부터 시작하라는 권장 사항이 제시되었습니다.
전반적으로 YV23 패널 토크에서는 YOLO 커뮤니티 내의 전문 지식의 깊이와 폭을 보여주며, 현재 당면 과제, 미래 발전, 그리고 이 분야의 발전을 이끄는 협력 정신에 대한 귀중한 통찰력을 제공했습니다.
더 자세한 논의를 원하시나요? 전체 패널 토크를 여기에서 시청하세요!