YOLO VISION 2022: a nova fronteira da IA de visão

A nossa primeira YOLO VISION de sempre realizou-se a 27 de setembro de 2022. Desde a entrada da IA na indústria automóvel até à análise em tempo real da produção de fruta, ouvimos palestras inspiradoras de utilizadores de YOLOv5 de todas as áreas.

Algo que tornou este evento especial foi a grande variedade de experiências dos oradores. Com representantes de 18 empresas participantes, os oradores partilharam conhecimentos sobre todos os aspetos do processo de ML. Entre eles estavam as nossas empresas parceiras, como a Comet, a Deci, a ClearML, a Paperspace e a Roboflow, além de outras do espaço open source, como os gigantes chineses Baidu, Meituan e OpenMMLabs.

A redefinir o estado da arte com o Ultralytics YOLOv5#

Queres saber mais sobre a história por detrás da criação do Ultralytics YOLOv5 e da metodologia utilizada para I&D?

Explora os detalhes da abordagem holística utilizada para escolher as melhores arquiteturas com Glenn Jocher, o nosso Fundador e CEO na Ultralytics, e Ayush Chaurasia, o nosso Engenheiro de ML.

Arquiteturas de modelos excelentes, como o Ultralytics YOLOv5, são essenciais para obter resultados úteis em machine learning. Mas os modelos só são tão bons quanto os seus conjuntos de dados. Joseph Nelson, CEO e cofundador da nossa parceira Roboflow, mostrou o impacto da qualidade dos conjuntos de dados nos resultados em produção. Os conhecimentos apresentados baseiam-se em mais de 10 000 jobs de treino de visão e na comunidade open source do Roboflow Universe, com mais de 90 000 conjuntos de dados.

Na sua sessão, Joseph também apresentou diferenças fundamentais entre investigação e produção que permitem aos programadores adaptar os seus conjuntos de dados para obter resultados relevantes mais rapidamente.

Fica a saber mais sobre a qualidade dos conjuntos de dados e o seu impacto na preparação do teu modelo de CV para produção!

Melhores práticas para validar o teu modelo e os teus dados de ML antes da implementação#

Atualmente, todos os componentes de software tradicional passam por testes abrangentes de vários tipos antes da implementação, reduzindo significativamente o risco de falhas em produção.

Como podemos adaptar estas ideias ao mundo de ML orientado estatisticamente?

Aishwarya Srinivasan, Cientista de Dados na Google e Defensora de Programadores de Open Source na Deepchecks, fala sobre o entusiasmo genuíno de criar soluções capazes de resolver desafios do mundo real. Na Google, desenvolve soluções de machine learning para casos de utilização de clientes, recorrendo a produtos essenciais da Google, incluindo TensorFlow, DataFlow e AI Platform.

Aishwarya juntou-se a nós na YOLO VISION para discutir melhores práticas e dicas práticas para testar e analisar extensivamente o teu modelo. Vê a sua palestra para conheceres a diferença entre testar software e testar ML.

Projetos open source que permitem o futuro da IA de visão computacional#

Organizámos um painel inovador onde reunimos outros membros da família de arquiteturas YOLO, bem como outras das principais arquiteturas open source de IA de visão computacional do setor.

Aqui, o YOLOv6 da Meituan, o MMDetection da OpenMMLab CN e o PaddlePaddle da Baidu, Inc. juntaram-se ao YOLOv5 da Ultralytics para discutir projetos open source que permitem o futuro da IA de visão.

Foi a primeira vez que estes principais repositórios de IA de visão partilharam o mesmo palco. Se perdeste este painel, vê este vídeo no qual Bo Zhang, Glenn Jocher, Guanzhong Wang, Wenwei Zhang e Yixin Shi discutiram a sua escolha de frameworks, designs, a evolução da estrutura dos repositórios e muito mais!

Como diz o nosso CEO Glenn Jocher: “Todos pudemos aprender com as ferramentas e experiências uns dos outros.”

Os dados visuais estão a explodir#

Os sistemas de gestão de dados visuais são deficientes em todos os aspetos: armazenamento, qualidade, pesquisa, análise e visualização. Como consequência, as empresas e os investigadores estão a perder fiabilidade dos produtos, horas de trabalho, espaço de armazenamento desperdiçado, capacidade computacional e, sobretudo, a capacidade de desbloquear todo o potencial dos seus dados.

Nesta palestra, o Dr. Danny Bickson ensinou-nos a resolver este problema com a sua popular ferramenta gratuita do GitHub, o Fastdup.

O FastDup é uma ferramenta para obter conhecimentos a partir de uma grande coleção de imagens. Consegue encontrar anomalias, imagens duplicadas e quase duplicadas, grupos de similaridade e aprender o comportamento normal e as interações temporais entre imagens. Pode ser utilizado para subamostragem inteligente de um conjunto de dados de maior qualidade, remoção de valores atípicos e deteção de novidades em novas informações a enviar para etiquetagem.

Especialista em análise de big data e machine learning em grande escala, Danny Bickson tem mais de 15 anos de experiência na indústria de alta tecnologia. Talvez o conheças da Turi, uma plataforma de machine learning que cria produtos de análise de big data para os seus utilizadores. Em 2016, a Turi foi adquirida pela Apple, onde o Dr. Danny Bickson trabalhou como Gestor Sénior de Data Science durante vários anos.

A tua porta de entrada para a IA de visão#

Por fim, tivemos o prazer de anunciar oficialmente o lançamento da nossa Ultralytics Platform!

A Ultralytics Platform é a nossa solução sem código para treinar e implementar modelos de IA em três passos simples! Dá vida aos teus modelos escolhendo os dados a partir dos quais irão aprender.

Os nossos especialistas e criadores das ferramentas, Kalen Michael e Sergio Sánchez, conduziram-nos numa visita guiada à Ultralytics Platform e explicaram todas as funcionalidades e capacidades. Fica a saber mais sobre a Ultralytics Platform e começa a criar os teus modelos gratuitamente!

Encontra todas as sessões gravadas no nosso canal do YouTube!

Estamos muito satisfeitos com a adesão à YOLO VISION e felizes por criar um evento onde especialistas de todo o mundo podem participar para aprender sobre IA de visão. Mantém-te a par das nossas novidades seguindo-nos nas redes sociais. Até para o ano na YOLO VISION 2023!