YOLO VISION 2022: 비전 AI의 새로운 개척지

최초의 YOLO VISION은 2022년 9월 27일에 개최되었습니다. 자동차 산업에서 AI의 진입부터 과일 생산의 실시간 분석에 이르기까지, 우리는 YOLOv5 사용자의 영감을 주는 강연을 들었습니다.

이번 행사를 특별하게 만든 점은 연사들의 다양한 배경이었습니다. 18개 참가 회사의 대표자들과 함께 연사들은 ML 프로세스의 모든 측면에서 통찰력을 전달했습니다. 그중에는 Comet, Deci, ClearML, Paperspace 및 Roboflow와 같은 파트너 회사와 중국 거대 기업인 Baidu, Meituan 및 OpenMMLabs와 같은 오픈 소스 분야의 다른 회사들이 있습니다.

YOLOv5로 최첨단 기술 재정의

YOLOv5의 탄생 비화와 R&D에 사용된 방법론이 궁금하신가요?

Ultralytics의 설립자 겸 CEO인 Glenn Jocher와 ML 엔지니어인 Ayush Chaurasia와 함께 최고의 아키텍처를 선택하는 데 사용되는 전체적인 접근 방식에 대한 자세한 내용을 살펴보세요.

YOLOv5와 같은 훌륭한 모델 아키텍처는 머신 러닝에서 유용한 결과를 얻는 데 매우 중요합니다. 그러나 모델은 데이터 세트만큼 좋습니다. 파트너 Roboflow의 CEO 겸 공동 창립자인 Joseph Nelson은 프로덕션 결과에 대한 데이터 세트 품질의 영향을 보여주었습니다. 이러한 통찰력은 10,000개 이상의 비전 학습 작업과 Roboflow Universe의 90,000개 이상의 데이터 세트 오픈 소스 커뮤니티에서 얻은 것입니다.

조셉은 또한 의미 있는 결과를 더 빠르게 얻기 위해 개발자가 데이터 세트를 해킹할 수 있도록 하는 연구와 프로덕션 간의 주요 차이점을 소개했습니다.

데이터 세트 품질과 이것이 어떻게 CV 모델을 생산 가치로 이끄는지 알아보세요!

배포 전 ML 모델 및 데이터 유효성 검사를 위한 모범 사례

오늘날 모든 기존 소프트웨어는 배포 전에 다양한 유형의 포괄적인 테스트를 거쳐 생산 오류의 위험을 크게 줄입니다.

이러한 아이디어를 통계 중심적인 ML 세계에 어떻게 적용할 수 있을까요?

Google의 데이터 과학자이자 Deepchecks의 오픈 소스 개발 옹호자인 Aishwarya Srinivasan은 실제 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 구축하는 데 대한 단순한 흥분에 대해 이야기합니다. Google에서 그녀는 TensorFlow, DataFlow 및 AI Platform을 포함한 핵심 Google 제품을 활용하여 고객 사용 사례를 위한 머신 러닝 솔루션을 구축합니다.

Aishwarya는 YOLO VISION에 참여하여 모델을 광범위하게 테스트하고 분석하기 위한 모범 사례와 실용적인 팁을 논의했습니다. 그녀의 강연을 통해 Testing Software와 Testing ML의 차이점을 알아보세요.

컴퓨터 비전 AI의 미래를 가능하게 하는 오픈 소스 프로젝트

저희는 YOLO 아키텍처 제품군의 다른 구성원들과 해당 분야의 다른 최고 오픈 소스 비전 AI 아키텍처를 한자리에 모은 획기적인 패널을 주최했습니다.

여기에서 Meituan의 YOLOv6, OpenMMLab CN의 MMDetection 및 Baidu, Inc.의 PaddlePaddle이 Ultralytics의 YOLOv5와 함께 비전 AI의 미래를 가능하게 하는 오픈 소스 프로젝트에 대해 논의했습니다.

이번 행사는 최고의 비전 AI 저장소들이 처음으로 한자리에 모인 자리였습니다. 이 패널 토론을 놓치셨다면, Bo Zhang, Glenn Jocher, Guanzhong Wang, Wenwei Zhang, Yixin Shi가 프레임워크 선택, 디자인, 저장소 구조의 진화 등에 대해 논의하는 이 비디오를 시청해 보세요!

글렌 요커 CEO는 “우리 모두는 서로의 도구와 경험을 통해 배워야 합니다.”라고 말합니다.

시각적 데이터 폭발적 증가

시각적 데이터 관리 시스템은 스토리지, 품질, 검색, 분석 및 시각화의 모든 측면에서 부족합니다. 결과적으로 기업과 연구자들은 제품 신뢰성, 근무 시간, 낭비되는 스토리지, 컴퓨팅, 그리고 가장 중요한 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 능력을 잃고 있습니다.

이번 강연에서 Danny Bickson 박사는 인기 있는 무료 GitHub 도구인 Fastdup으로 이 문제를 해결하는 방법을 가르쳐 주었습니다.

FastDup은 대규모 이미지 컬렉션에서 통찰력을 얻을 수 있는 도구입니다. 이상 징후, 중복 및 거의 중복된 이미지, 유사성 클러스터를 찾고 이미지 간의 정상적인 동작 및 시간적 상호 작용을 학습할 수 있습니다. 더 높은 품질의 데이터 세트의 스마트 서브 샘플링, 이상치 제거 및 태깅을 위해 전송할 새로운 정보의 novelty detection에 사용할 수 있습니다.

빅데이터 분석 및 대규모 머신러닝 전문가인 Danny Bickson은 하이테크 산업에서 15년 이상의 경력을 가지고 있습니다. 그는 사용자를 위한 빅데이터 분석 제품을 만드는 머신러닝 플랫폼인 Turi로 알려져 있을 것입니다. 2016년 Turi는 Apple에 인수되었고, Danny Bickson 박사는 그곳에서 수년간 수석 데이터 과학 관리자로 근무했습니다.

비전 AI로 향하는 관문

마지막으로, Ultralytics HUB 출시를 공식적으로 발표하게 되어 기쁩니다!

Ultralytics HUB는 세 가지 쉬운 단계로 AI 모델을 트레이닝하고 배포할 수 있는 코드 없는 솔루션입니다! 모델이 학습할 데이터를 선택하여 모델에 생명을 불어넣으세요.

Ultralytics HUB 도구의 전문가이자 제작자인 Kalen Michael과 Sergio Sánchez가 Ultralytics HUB의 모든 기능과 특징에 대한 안내를 제공했습니다. Ultralytics HUB에 대해 자세히 알아보고 모델 생성을 무료로 시작하세요!

저희 YouTube 채널에서 녹화된 모든 세션을 찾아보세요!

YOLO VISION에 대한 뜨거운 관심에 매우 기쁘며, 전 세계 전문가들이 비전 AI에 대해 배우고 저희 소식을 최신으로 접할 수 있는 행사를 만들게 되어 기쁩니다. 소셜 미디어에서 저희를 팔로우하여 최신 소식을 받아보세요. 내년 YOLO VISION 2023에서 뵙겠습니다!

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