A Roboflow sobre a criação com código aberto e a Ultralytics YOLOv8

Temos o prazer de partilhar as principais conclusões da palestra de Joseph Nelson no YOLO VISION 2023 (YV23), realizada no Google for Startups Campus, em Madrid.

Joseph, Cofundador e CEO da Roboflow, abordou modelos fundacionais, a colaboração de código aberto e o fascinante universo do Ultralytics YOLOv8. A Roboflow é uma plataforma que permite aos programadores criar conjuntos de dados e modelos de visão computacional de alta qualidade, contando com mais de um quarto de milhão de programadores a utilizar as suas ferramentas.

Porquê a visão computacional?#

Joseph levou-nos numa viagem para explorar a essência da visão computacional. No seu cerne, a visão computacional é uma área da inteligência artificial (AI) e da ciência da computação que se concentra em permitir que os computadores processem imagens e vídeos, extraindo deles dados e informações para depois os analisarem conforme necessário.

Em poucas palavras, transforma tudo o que vemos em software, em linha com a missão de tornar o mundo programável. As aplicações são ilimitadas, desde melhorar a gestão de inventário no retalho até criar filtros divertidos para o Snapchat.

Joseph partilhou exemplos empolgantes de projetos desenvolvidos com visão computacional. Estes iam desde robôs lança-chamas que eliminam ervas daninhas e máquinas de exercício para gatos (com ponteiro laser incluído!) até drones que navegam por imagens aéreas para detetar itens como painéis solares, controladores OBS automatizados e até uma ferramenta para nos salvar do infame Rick Roll.

Modelos fundacionais: a mudar as regras do jogo#

A palestra revelou a mudança de paradigma proporcionada pelos modelos fundacionais, apresentando três cenários:

• Modelos prontos a utilizar: podes utilizar modelos existentes, como o CLIP da OpenAI, para tarefas como filtragem de conteúdo e geração de legendas para imagens. Esta torna-se uma opção ideal quando os requisitos de tempo real não são críticos e existe acesso a um poder computacional substancial.

• Modelos que precisam de uma pequena ajuda: é possível utilizar modelos como o Grounding DINO da Roboflow para criar etiquetas automaticamente e fazer o ajuste fino para tarefas específicas. É perfeito para casos como a identificação de espécies, em que um modelo de base pode ser melhorado para necessidades específicas do domínio.

• Construir de raiz: quando tens um fluxo de trabalho tradicional que envolve a recolha de dados personalizados, o treino de modelos e a melhoria contínua. Esta é uma solução adaptada a problemas específicos do domínio com requisitos de processamento em tempo real ou ilimitado.

A desbloquear possibilidades com a Ultralytics#

Joseph salientou o poder da Ultralytics para acelerar os fluxos de trabalho, facilitando a criação, o treino e a implementação de modelos. A Ultralytics funciona como um centro de conjuntos de dados e modelos de código aberto, além de disponibilizar uma série de recursos valiosos, como a sua ferramenta SaaS sem código, a Ultralytics Platform.

Conclusão#

Joseph concluiu incentivando a comunidade a explorar estas ferramentas, partilhar experiências e continuar a moldar o futuro da visão computacional. Vamos iniciar esta jornada em conjunto, criando soluções inovadoras e ultrapassando os limites da AI.

Vê a palestra completa sobre a implementação do Ultralytics YOLOv8 de código aberto!