Roboflow о разработке на основе открытого исходного кода и Ultralytics YOLOv8

Мы рады поделиться ключевыми выводами из выступления Joseph Nelson на мероприятии YOLO VISION 2023 (YV23), которое прошло в Google for Startups Campus в Мадриде.

Joseph, сооснователь и генеральный директор Roboflow, подробно рассказал о базовых моделях, совместной работе над открытым исходным кодом и увлекательном мире Ultralytics YOLOv8. Roboflow — это платформа, которая помогает разработчикам создавать высококачественные наборы данных и модели для компьютерного зрения; её инструменты используют более четверти миллиона разработчиков.

Зачем нужно компьютерное зрение?#

Joseph провёл нас в путешествие, раскрывающее суть компьютерного зрения. По своей сути компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта (AI) и информатики, которая позволяет компьютерам обрабатывать изображения и видео, извлекать из них данные и информацию, а затем анализировать их по необходимости.

Если говорить кратко, оно превращает всё, что мы видим, в программное обеспечение, что соответствует миссии сделать мир программируемым. Возможности применения безграничны: от улучшения управления запасами в розничной торговле до создания забавных фильтров Snapchat.

Joseph поделился впечатляющими примерами проектов на базе компьютерного зрения. Среди них были роботы-огнемётчики для уничтожения сорняков, тренажёры для кошек (с лазерной указкой в комплекте!), дроны, анализирующие аэрофотоснимки для обнаружения таких объектов, как солнечные панели, автоматизированные контроллеры OBS и даже инструмент, который спасает нас от печально известного Rick Roll.

Базовые модели: меняем правила игры#

В выступлении был представлен парадигмальный сдвиг, вызванный появлением базовых моделей, и описаны три сценария:

• Готовые к использованию модели: ты можешь использовать существующие модели, например CLIP от OpenAI, для таких задач, как фильтрация контента и создание подписей к изображениям. Это идеальный вариант, когда требования к работе в реальном времени не являются критичными и доступна значительная вычислительная мощность.

• Модели, которым нужна небольшая помощь: можно использовать такие модели, как Grounding DINO от Roboflow, чтобы автоматически размечать данные и дообучать модель для конкретных задач. Это идеальный вариант для таких случаев, как идентификация видов, когда базовую модель можно адаптировать к требованиям конкретной предметной области.

• Разработка с нуля: традиционный рабочий процесс, включающий сбор пользовательских данных, обучение модели и постоянное совершенствование. Это адаптированное решение для задач конкретной предметной области, требующих работы в реальном времени или неограниченных вычислительных ресурсов.

Раскрываем возможности с Ultralytics#

Joseph подчеркнул, как Ultralytics ускоряет рабочие процессы и упрощает создание, обучение и развёртывание моделей. Ultralytics служит центром для наборов данных и моделей с открытым исходным кодом, а также множества ценных ресурсов, таких как её SaaS-инструмент без программирования Ultralytics Platform.

Подводя итоги#

В завершение Joseph призвал сообщество изучать эти инструменты, делиться опытом и продолжать формировать будущее компьютерного зрения. Давай отправимся в это путешествие вместе, создавая инновационные решения и расширяя границы AI.

Посмотри полную запись выступления о развёртывании Ultralytics YOLOv8 с открытым исходным кодом!