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 base, a colaboração de código aberto e o fascinante domínio do Ultralytics YOLOv8. A 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.

Porquê visão computacional?

Joseph levou-nos numa viagem que explora a essência da visão por computador. Na sua essência, a visão computacional é um campo 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 para depois os analisarem conforme necessário. 

Em poucas palavras, transforma tudo o que vemos em software, alinhando-se com a missão de tornar o mundo programável. As aplicações são ilimitadas, desde a melhoria da gestão do inventário de retalho até à 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 detetar itens como painéis solares, controladores OBS automatizados e até uma ferramenta para nos salvar do infame Rick Roll.

Modelos de fundação: Mudar o jogo

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

• Modelos prontos a utilizar: Pode utilizar modelos existentes, como o CLIP da OpenAI, para tarefas como a filtragem de conteúdos e a legendagem de imagens. Esta é uma opção ideal quando os requisitos em tempo real não são críticos e o acesso a uma capacidade 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.

• Construir a partir do zero: Quando se tem um fluxo de trabalho tradicional que envolve a recolha de dados personalizados, a formação de modelos e a melhoria contínua. Esta é uma solução personalizada para problemas específicos de um 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. O Ultralytics funciona como um hub para conjuntos de dados de código aberto, modelos e uma infinidade de recursos valiosos, como sua ferramenta SaaS sem código Ultralytics HUB.

Concluir

Joseph concluiu, encorajando a comunidade a explorar estas ferramentas, a partilhar experiências e a continuar a moldar o futuro da visão computacional. Vamos embarcar juntos nesta viagem, criando soluções inovadoras e alargando os limites da IA.

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