Roboflow na construção com código aberto e Ultralytics YOLOv8

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

Joseph, cofundador e diretor executivo da Roboflow, abordou os modelos de fundação, a colaboração de código aberto e o fascinante domínio da Ultralytics YOLOv8. Roboflow é uma plataforma que permite aos programadores criar conjuntos de dados e modelos de visão computacional de alto nível, contando com mais de um quarto de milhão de programadores que utilizam as suas ferramentas.

Por que visão computacional?

Joseph nos levou a uma jornada explorando a essência da visão computacional. Em sua essência, a visão computacional é um campo dentro da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação que se concentra em permitir que os computadores processem imagens e vídeos, extraindo dados e informações deles para então analisá-los conforme necessário. 

Em poucas palavras, ela transforma tudo o que vemos em software, alinhando-se com a missão de tornar o mundo programável. As aplicações são ilimitadas, desde o aprimoramento do gerenciamento de estoque no varejo até a criação de filtros divertidos para o Snapchat.

Joseph partilhou exemplos interessantes de projectos baseados na visão por computador. Estes variaram entre robots que lançam chamas para matar ervas daninhas e máquinas de exercício para gatos (ponteiro laser incluído!), drones que navegam em imagens aéreas para detect itens como painéis solares, controladores OBS automatizados e até uma ferramenta para nos salvar do infame Rick Roll.

Modelos de fundação: Mudando o jogo

A palestra revelou a mudança de paradigma trazida pelos modelos de fundação, delineando três cenários:

• Modelos prontos para uso: Você pode usar modelos existentes como o CLIP da OpenAI para tarefas como filtragem de conteúdo e legendagem de imagens. Esta se torna uma opção ideal quando os requisitos em tempo real não são críticos e o acesso a um poder de computação substancial está disponível.

• Modelos que precisam de uma pequena ajuda: É possível utilizar modelos como o dyno de aterramento do Roboflow para etiquetagem automática e 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.

• Construindo do zero: Onde você tem um fluxo de trabalho tradicional envolvendo coleta de dados personalizados, treinamento de modelo e melhoria contínua. Esta é uma solução personalizada para problemas específicos do domínio com requisitos de computação em tempo real ou ilimitados.

Desbloquear possibilidades com Ultralytics

Joseph enfatizou o poder do Ultralytics na aceleração dos fluxos de trabalho, facilitando a criação, o treinamento e a implantação de modelos. Ultralytics funciona como um hub para conjuntos de dados de código aberto, modelos e uma infinidade de recursos valiosos, como a ferramenta SaaS sem código Ultralytics HUB.

Concluindo

Joseph concluiu, incentivando a comunidade a explorar essas ferramentas, compartilhar experiências e continuar moldando o futuro da visão computacional. Vamos embarcar nesta jornada juntos, criando soluções inovadoras e ultrapassando os limites da IA.

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