오픈 소스와 Ultralytics YOLOv8을 활용한 빌드에 대한 Roboflow의 견해

We are thrilled to share key takeaways from Joseph Nelson's talk at YOLO VISION 2023 (YV23), held at Google for Startups Campus in Madrid.

Roboflow의 공동 창립자이자 CEO인 Joseph은 파운데이션 모델, 오픈 소스 협업, 그리고 Ultralytics YOLOv8의 매혹적인 영역에 대해 심도 있게 다루었습니다. Roboflow는 개발자가 최고의 컴퓨터 비전 데이터셋과 모델을 구축할 수 있도록 지원하는 플랫폼으로, 25만 명 이상의 개발자가 이들의 도구를 활용하고 있습니다.

Link to this section왜 컴퓨터 비전인가?#

Joseph은 컴퓨터 비전의 본질을 탐구하는 여정으로 우리를 안내했습니다. 컴퓨터 비전은 핵심적으로 인공지능(AI)과 컴퓨터 과학의 한 분야로, 컴퓨터가 이미지와 비디오를 처리하여 데이터와 정보를 추출하고 필요에 따라 이를 분석할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.

한마디로, 우리가 보는 모든 것을 소프트웨어로 변환하여 세상을 프로그래밍 가능하게 만들겠다는 사명에 부합합니다. 소매업의 재고 관리 개선부터 재미있는 Snapchat 필터 제작에 이르기까지 그 응용 분야는 무궁무진합니다.

Joseph은 컴퓨터 비전으로 구동되는 흥미로운 프로젝트 사례들을 공유했습니다. 불을 뿜는 제초 로봇과 고양이 운동 기구(레이저 포인터 포함!)부터 태양광 패널, 자동 OBS 컨트롤러와 같은 항목을 감지하기 위해 항공 이미지를 탐색하는 드론, 심지어 악명 높은 릭롤(Rick Roll)로부터 우리를 보호하는 도구까지 다양했습니다.

Link to this section파운데이션 모델: 게임의 판도를 바꾸다#

이 발표에서는 파운데이션 모델이 가져온 패러다임의 변화를 공개하며 세 가지 시나리오를 설명했습니다.

• 즉시 사용 가능한 모델: OpenAI의 CLIP과 같은 기존 모델을 사용하여 콘텐츠 필터링이나 이미지 캡셔닝과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 실시간 처리가 중요하지 않고 상당한 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있을 때 이상적인 선택지가 됩니다.

• 약간의 도움이 필요한 모델: Roboflow의 Grounding DINO와 같은 모델을 활용하여 특정 작업을 위해 자동 라벨링 및 파인튜닝을 할 수 있습니다. 이는 종 식별과 같은 사례에 완벽하며, 베이스라인 모델을 도메인별 요구 사항에 맞춰 향상시킬 수 있습니다.

• 처음부터 구축하기: 사용자 지정 데이터 수집, 모델 학습, 지속적인 개선을 포함하는 전통적인 워크플로우를 보유한 경우입니다. 이는 실시간 요구 사항이나 무제한 컴퓨팅 자원이 필요한 도메인별 문제에 맞춘 최적화된 솔루션입니다.

Link to this sectionUltralytics와 함께 가능성을 열다#

Joseph은 워크플로우를 가속화하고 모델 구축, 학습 및 배포를 더 쉽게 만들어 주는 Ultralytics의 힘을 강조했습니다. Ultralytics는 오픈 소스 데이터셋, 모델, 그리고 노코드 SaaS 도구인 Ultralytics Platform과 같은 수많은 귀중한 자원을 위한 허브 역할을 합니다.

Link to this section마무리하며#

Joseph은 커뮤니티가 이러한 도구를 탐색하고 경험을 공유하며 컴퓨터 비전의 미래를 계속 만들어 나갈 것을 독려하며 마무리했습니다. 우리 함께 혁신적인 솔루션을 만들고 AI의 경계를 넓히는 이 여정을 시작해 봅시다.

전체 오픈소스 YOLOv8 배포 관련 발표를 시청하세요!