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Descubra a YOLO Vision 2023: dos desafios à aceleração do hardware, mergulhe nos principais debates da YV23 sobre modelos YOLO , colaboração comunitária e perspectivas.
À medida que este ano chega ao fim, aquece-nos o coração ver a nossa crescente comunidade ligada pela paixão pelo mundo da IA e da visão computacional. É por esta razão que todos os anos organizamos o nosso evento emblemático, YOLO Vision.
YOLO VISION 2023 (YV23) foi realizado no campus do Google for Startups em Madrid, reunindo especialistas do sector para um painel de discussão perspicaz, abrangendo diversos tópicos que vão desde os desafios nas implementações do modelo Ultralytics YOLO até às perspectivas de aceleração de hardware. Vamos aprofundar os principais destaques e discussões do evento:
Apresentação do Painel e Perfis dos Oradores
Começamos a sessão com uma apresentação dos membros do painel, apresentando Glenn Jocher, Bo Zhang e Yonatan Geifman. Cada orador trouxe sua experiência e conhecimento, atraindo o público e transmitindo uma compreensão abrangente da riqueza de conhecimento presente no painel.
Desafios e prioridades nas implementações do modelo YOLO
Os nossos membros do painel analisaram os desafios enfrentados na implementação do Ultralytics YOLOv8YOLOv6 e YOLO. Glenn Jocher, fundador e CEO da Ultralytics, abordou a aplicação alargada do Ultralytics em vários sectores, como o retalho, a indústria transformadora e os estaleiros de construção, bem como forneceu uma visão geral do progresso e das prioridades para o YOLOv8, enfatizando a usabilidade e as melhorias no mundo real.
Yonatan destacou os desafios na implementação YOLO, enfatizando o desempenho e a reprodutibilidade, enquanto Bo Zhang partilhou ideias sobre os desafios encontrados na implementação YOLOv6 , centrando-se no desempenho, na eficiência e na reprodutibilidade.
Envolvimento e Colaboração da Comunidade
Na Ultralytics, dedicamo-nos ao envolvimento da nossa comunidade, à gestão do feedback e às contribuições de código aberto, e estes tópicos foram certamente abordados durante o nosso painel. Ultralytics promove uma comunidade de mais de 500 colaboradores que participam ativamente no desenvolvimento da nossa tecnologia. Se quiser fazer parte do nosso movimento, também pode juntar-se à nossa comunidade de membros activos no nosso servidor Discord.
Cada membro do painel partilhou a sua perspetiva sobre o papel do envolvimento da comunidade no projeto YOLO, salientando a colaboração e a utilização de plataformas como o GitHub para obter feedback.
Aceleração de Hardware e Perspectivas Futuras
À medida que nossa conversa evoluiu, a discussão mudou para a aceleração de hardware e o futuro emocionante da IA. Glenn discutiu o potencial da IA à medida que o hardware acompanha o software e os algoritmos, abrindo novas possibilidades para melhor desempenho e avanços.
Avanços no hardware e modelos YOLO
Os membros do painel exploraram as capacidades em tempo real, os avanços do hardware e a versatilidade dos modelos YOLO para várias aplicações, abordando a reidentificação de objectos, os planos de integração e a implementação de modelos YOLO em dispositivos incorporados, bem como os resultados de desempenho e a seleção de modelos.
Visão geral do Ultralytics HUB
Outro ator-chave do nosso painel de discussão foi o Ultralytics HUB. Foram partilhados conhecimentos sobre técnicas de seleção de modelos e o seu desenvolvimento para uma implementação simplificada de modelos, destacando a simplicidade do Ultralytics HUB como uma ferramenta de formação sem código para modelos YOLO .
Os membros do painel continuaram a apresentar os próximos módulos, as aplicações do mundo real e a visão dos modelos YOLO em diversos sectores, bem como os desenvolvimentos futuros, incluindo a introdução de modelos de profundidade YOLO , o reconhecimento de acções e a visão para simplificar a implementação do modelo YOLO através do Ultralytics HUB.
Técnicas avançadas de deteção e segmentação de objectos utilizando YOLO
Durante a sessão de esclarecimento, Bo Zhang apresentou o módulo de segmentação incorporado na versão 3.0 YOLOv6 lançado pela Meituan, lançando luz sobre várias técnicas de otimização adaptadas aos módulos de segmentação de objectos.
A discussão transitou perfeitamente para abordar casos de uso desafiadores na detecção de objetos, incluindo os obstáculos enfrentados pelas CNNs tradicionais na captura de objetos distantes, aplicações militares e de drones, e a evolução dinâmica dos sistemas de câmeras em drones para diversas aplicações.
Além disso, os oradores aprofundaram uma comparação detalhada da profundidade YOLO de câmara única e dupla, explorando as vantagens do efeito de paralaxe e elucidando a perceção da profundidade com base na distância. Esta visão geral abrangente proporcionou uma compreensão holística dos avanços e desafios no domínio da deteção de objectos e da perceção de profundidade.
Concluindo
No geral, o painel concluiu com insights sobre o uso de modelos de pose para reconhecimento de ações, o tratamento de conceitos abstratos com detecção de objetos ou pose e o esforço de anotação para tarefas complexas. Recomendações foram feitas para começar com uma rede de classificação para aqueles que se aventuram em tarefas complexas.
De um modo geral, o painel de discussão do YV23 mostrou a profundidade e a amplitude dos conhecimentos especializados da comunidade YOLO , fornecendo informações valiosas sobre os desafios actuais, os desenvolvimentos futuros e o espírito de colaboração que impulsiona os avanços neste domínio.
Pronto para mergulhar mais fundo na discussão? Assista à palestra completa do painel aqui!