오픈 소스와 Ultralytics YOLOv8으로 구축하는 Roboflow

Google for Startups Campus in Madrid에서 개최된 YOLO VISION 2023(YV23)에서 Joseph Nelson이 발표한 주요 내용을 공유하게 되어 매우 기쁩니다.

Roboflow의 공동 창립자 겸 CEO인 Joseph은 파운데이션 모델, 오픈 소스 협업, 그리고 흥미로운 Ultralytics YOLOv8의 세계를 자세히 소개했습니다. Roboflow는 개발자가 최고 수준의 컴퓨터 비전 데이터셋과 모델을 구축할 수 있도록 지원하는 플랫폼으로, 25만 명이 넘는 개발자가 해당 도구를 활용하고 있습니다.

컴퓨터 비전이 필요한 이유는 무엇일까요?#

Joseph은 컴퓨터 비전의 본질을 탐구하는 여정을 안내했습니다. 컴퓨터 비전은 본질적으로 인공지능(AI) 및 컴퓨터 과학의 한 분야로, 컴퓨터가 이미지와 동영상을 처리하고 여기에서 데이터와 정보를 추출한 다음 필요에 따라 분석할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.

간단히 말해, 컴퓨터 비전은 우리가 보는 모든 것을 소프트웨어로 변환하며, 세상을 프로그래밍 가능하게 만든다는 사명과 일치합니다. 소매업의 재고 관리를 개선하는 것부터 재미있는 Snapchat 필터를 만드는 것까지 그 활용 분야는 무궁무진합니다.

Joseph은 컴퓨터 비전으로 구동되는 흥미로운 프로젝트 사례를 공유했습니다. 화염 방사기로 잡초를 제거하는 로봇과 고양이 운동 기계(레이저 포인터 포함!), 태양광 패널과 같은 항목을 감지하기 위해 항공 이미지를 탐색하는 드론, 자동화된 OBS 컨트롤러, 그리고 악명 높은 Rick Roll에서 우리를 구해 주는 도구까지 다양한 사례가 소개되었습니다.

게임의 판도를 바꾸는 파운데이션 모델#

이 발표에서는 파운데이션 모델이 가져온 패러다임의 변화를 소개하며 다음 세 가지 시나리오를 제시했습니다.

• 바로 사용할 수 있는 모델: 콘텐츠 필터링 및 이미지 캡셔닝과 같은 작업에 OpenAI의 CLIP과 같은 기존 모델을 사용할 수 있습니다. 실시간 요구사항이 중요하지 않고 상당한 컴퓨팅 성능을 사용할 수 있는 경우에 이상적인 선택입니다.

• 약간의 지원이 필요한 모델: Roboflow의 Grounding DINO와 같은 모델을 활용하여 자동 라벨링을 수행하고 특정 작업에 맞게 파인튜닝할 수 있습니다. 기준 모델을 도메인별 요구사항에 맞게 개선할 수 있는 종 식별과 같은 사례에 적합합니다.

• 처음부터 구축하기: 사용자 지정 데이터 수집, 모델 학습, 지속적인 개선이 포함된 기존 워크플로를 사용하는 방식입니다. 실시간 또는 무제한 컴퓨팅 요구사항이 있는 도메인별 문제에 맞춘 솔루션입니다.

Ultralytics로 가능성 확장하기#

Joseph은 워크플로를 가속화하여 모델을 더 쉽게 구축하고 학습하며 배포할 수 있도록 지원하는 Ultralytics의 강력한 기능을 강조했습니다. Ultralytics는 오픈 소스 데이터셋과 모델을 위한 허브이며, 코드 없이 사용할 수 있는 SaaS 도구인 Ultralytics Platform과 같은 매우 유용한 다양한 리소스를 제공합니다.

마무리#

Joseph은 커뮤니티가 이러한 도구를 탐색하고 경험을 공유하며 컴퓨터 비전의 미래를 계속 만들어 나가도록 독려하며 발표를 마무리했습니다. 함께 이 여정을 시작하여 혁신적인 솔루션을 만들고 AI의 한계를 넓혀 나갑시다.

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