오픈 소스 및 Ultralytics YOLOv8 구축하는 Roboflow

마드리드에 위치한 Google 스타트업 캠퍼스에서 열린 YOLO VISION 2023 (YV23)에서 Joseph Nelson의 강연에서 얻은 핵심 내용을 공유해 드립니다.

Roboflow 공동 창립자 겸 CEO인 Joseph이 기초 모델, 오픈 소스 협업, 그리고 매력적인 영역에 대해 자세히 설명했습니다. Ultralytics YOLOv8. Roboflow 개발자가 최고 수준의 컴퓨터 비전 데이터 세트와 모델을 구축할 수 있도록 지원하는 플랫폼으로, 25만 명 이상의 개발자가 이 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.

Joseph은 컴퓨터 비전으로 구동되는 흥미로운 프로젝트 사례를 공유했습니다. 화염을 쏘는 제초 로봇과 고양이 운동기구(레이저 포인터 포함!)부터 항공 이미지를 탐색하여 태양 전지판과 같은 물체를 detect 드론, 자동화된 OBS 컨트롤러, 심지어 악명 높은 릭 롤로부터 우리를 구하는 도구까지 다양합니다.

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: Roboflow 접지 다이노와 같은 모델을 활용하여 특정 작업에 맞게 자동 라벨을 지정하고 미세 조정할 수 있습니다. 이는 종 식별과 같이 도메인별 요구 사항에 맞게 기준 모델을 개선할 수 있는 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.

Ultralytics 통한 가능성 실현

Joseph은 워크플로우를 가속화하여 모델을 더 쉽게 구축, 교육 및 배포할 수 있게 해주는 Ultralytics 힘을 강조했습니다. Ultralytics 오픈 소스 데이터 세트, 모델, 그리고 코드가 필요 없는 SaaS 도구인 Ultralytics HUB와 같은 수많은 귀중한 리소스를 위한 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 오픈소스에 대해 자세히 알아보기 여기!