오픈 소스 및 Ultralytics YOLOv8로 빌드하는 Roboflow

마드리드의 Google for Startups Campus에서 열린 YOLO VISION 2023(YV23)에서 Joseph Nelson의 강연에서 얻은 주요 내용을 공유하게 되어 기쁩니다.

Roboflow의 공동 창립자 겸 CEO인 Joseph는 파운데이션 모델, 오픈 소스 협업 및 매혹적인 Ultralytics YOLOv8의 영역을 자세히 살펴보았습니다. Roboflow는 개발자가 최고의 컴퓨터 비전 데이터 세트와 모델을 구축할 수 있도록 지원하는 플랫폼으로, 25만 명이 넘는 개발자가 이들의 도구를 활용하고 있습니다.

컴퓨터 비전이 필요한 이유

Joseph는 컴퓨터 비전의 본질을 탐구하는 여정으로 우리를 안내했습니다. 핵심적으로 컴퓨터 비전은 인공지능(AI) 및 컴퓨터 과학 분야 내에서 컴퓨터가 이미지와 비디오를 처리하고, 여기에서 데이터와 정보를 추출하여 필요에 따라 분석할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 

간단히 말해서, 그것은 우리가 보는 모든 것을 소프트웨어로 변환하여 세상을 프로그래밍 가능하게 만들려는 사명과 일치합니다. 소매 재고 관리 개선에서 재미있는 Snapchat 필터 제작에 이르기까지 응용 분야는 무궁무진합니다.

Joseph는 컴퓨터 비전으로 구동되는 흥미로운 프로젝트 사례를 공유했습니다. 여기에는 화염 방사 제초 로봇, 고양이 운동 기구(레이저 포인터 포함!), 항공 이미지를 탐색하여 태양 전지판과 같은 항목을 감지하는 드론, 자동 OBS 컨트롤러, 심지어 악명 높은 릭롤(Rick Roll)로부터 우리를 구해줄 도구까지 다양했습니다.

기반 모델: 판도를 바꾸다

이번 강연에서는 파운데이션 모델이 가져온 패러다임 전환을 공개하며 세 가지 시나리오를 간략하게 설명했습니다.

• 즉시 사용 가능한 모델: 콘텐츠 필터링 및 이미지 캡션과 같은 작업에 대해 OpenAI의 CLIP과 같은 기존 모델을 사용할 수 있습니다. 이는 실시간 요구 사항이 중요하지 않고 상당한 컴퓨팅 성능에 대한 액세스가 가능한 경우 이상적인 옵션이 됩니다.

• 약간의 도움이 필요한 모델: Roboflow의 grounding dyno와 같은 모델을 활용하여 특정 작업에 맞게 자동 레이블링하고 미세 조정할 수 있습니다. 이는 기준 모델을 도메인별 요구 사항에 맞게 개선할 수 있는 종 식별과 같은 경우에 적합합니다.

• 처음부터 구축: 사용자 정의 데이터 수집, 모델 학습 및 지속적인 개선과 관련된 기존 워크플로가 있는 경우. 이는 실시간 또는 무제한 컴퓨팅 요구 사항이 있는 특정 도메인 문제에 대한 맞춤형 솔루션입니다.

Ultralytics로 가능성을 열어갑니다.

Joseph는 Ultralytics가 워크플로를 가속화하고 모델을 더 쉽게 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 지원하는 데 있어 Ultralytics의 힘을 강조했습니다. Ultralytics는 오픈 소스 데이터 세트, 모델 및 노코드 SaaS 도구인 Ultralytics HUB와 같은 수많은 귀중한 리소스의 허브 역할을 합니다.

마무리

Joseph는 커뮤니티에 이러한 도구를 탐색하고, 경험을 공유하고, 컴퓨터 비전의 미래를 계속 만들어갈 것을 장려하면서 결론을 내렸습니다. 혁신적인 솔루션을 만들고 AI의 경계를 넓히면서 이 여정을 함께 시작합시다.

YOLOv8 배포를 통한 오픈 소스에 대해 자세히 알아보려면 여기를 참조하세요!