Встреча китайского сообщества Ultralytics: страна с самым высоким в мире интересом к машинному обучению

По мере развития технологий компьютерного зрения меняются и приоритеты отрасли. Раньше людей больше интересовало, достаточно ли совершенны передовые модели (SOTA) из лабораторий. Однако сегодня на первый план вышел более важный вопрос:

Как применять эти модели в реальных условиях? Как превратить проекты Vision AI из демонстраций в практические приложения, постоянно совершенствовать их и создавать реальную ценность?

Руководствуясь этими вопросами, Ultralytics приехала в Шэньчжэнь, чтобы провести первую офлайн-встречу сообщества в Китае. На этом мероприятии мы хотели лично пообщаться с китайскими разработчиками, отраслевыми партнерами и энтузиастами компьютерного зрения, обсудить, на каком этапе сейчас находится Ultralytics YOLO и куда Ultralytics будет двигаться дальше.

Рис. 1. Основатель и генеральный директор Ultralytics Glenn Jocher выступает на нашем первом мероприятии сообщества в Шэньчжэне.

От Ultralytics YOLO к Ultralytics Platform#

Раньше Ultralytics YOLO прежде всего ценили за быстродействие, практичность и простоту развертывания. Для детекции объектов, промышленного контроля, систем безопасности или задач компьютерного зрения в реальном времени на периферийных устройствах YOLO стала одним из основных инструментов для многих разработчиков, начинающих проекты в области компьютерного зрения.

Сегодня Ultralytics выходит за рамки отдельной модели и создает полноценную платформу компьютерного зрения, охватывающую управление наборами данных, обучение, развертывание, мониторинг и цикл обратной связи для постоянного совершенствования.

Раньше спрашивали: точна ли модель? Быстрая ли она?

Теперь мы сосредоточены на более широком вопросе: как запустить проект Vision AI, применять его в реальных сценариях и постоянно улучшать со временем?

Именно этого стремится достичь Ultralytics Platform: повысить эффективность аннотирования данных, упростить обучение моделей, облегчить развертывание на разных платформах и дать разработчикам возможность постоянно совершенствовать приложения Vision AI.

Рис. 2. Первое мероприятие сообщества Ultralytics в Шэньчжэне, Китай.

Ultralytics Platform: комплексный рабочий процесс Vision AI#

Во время встречи Glenn также представил несколько ключевых возможностей Ultralytics Platform, включая автоматическое аннотирование, обучение в один клик, развертывание в нескольких форматах и возможность постоянно улучшать модели с помощью данных обратной связи.

Рис. 3. Основатель и генеральный директор Ultralytics Glenn Jocher выступает на нашем первом мероприятии сообщества в Шэньчжэне.

Для многих команд создание проекта Vision AI — это не только выбор модели. Настоящая сложность часто заключается в таких вопросах, как происхождение данных, способы их аннотирования, обучение и развертывание модели, а также ее дальнейшее совершенствование после запуска. Если эти этапы не связаны между собой, проекту сложно перейти к полноценной эксплуатации.

Ultralytics Platform объединяет эти этапы, позволяя разработчикам проще проходить весь рабочий процесс: от данных к модели, от обучения к развертыванию, от запуска к обратной связи — и не переключаться постоянно между разными инструментами.

На сегодняшний день на платформу загружено более 100 миллионов изображений, создано свыше 600 миллионов аннотаций и около 40–50 тысяч наборов данных.

За этими цифрами стоит очевидный сигнал: спрос на компьютерное зрение реален, и оно выходит за рамки исследований и экспериментов, переходя к практическому внедрению в больших масштабах. Платформа Ultralytics масштабируется в соответствии с разнообразными потребностями пользователей — от тарифных планов для отдельных разработчиков и исследовательских команд до корпоративного лицензирования для крупных организаций.

Рис. 4. Гленн Джочер рассказывает об основных задачах обнаружения, поддерживаемых Ultralytics YOLO.

Китайское сообщество — важная часть глобальной экосистемы Ultralytics.#

Гленн отметил, что Китай — очень важная часть сообщества пользователей Ultralytics и, возможно, одна из стран с наибольшим числом людей, изучающих машинное обучение и интересующихся им.

Для Ultralytics Китай — это не только регион с большой базой пользователей, но и очень активное сообщество с сильным присутствием разработчиков, разнообразными сценариями применения и ценными техническими отзывами.

Чтобы инструмент получил широкое распространение, одной лишь сильной технологии недостаточно. Документация, сообщество, доступность, опыт внедрения и локальная поддержка — всё это должно работать гладко и надёжно.

Разработчики сосредоточены на реальном внедрении Vision AI#

Во время сессии вопросов и ответов участники задали много содержательных вопросов, благодаря которым мы лучше поняли, что действительно волнует китайских разработчиков, когда речь заходит о внедрении компьютерного зрения в реальные приложения.

Один из участников из AMD спросил, поддерживает ли платформа Ultralytics обучение в частной или локальной среде. Это также важный вопрос для многих компаний и команд. Когда проекты связаны с конфиденциальными, отраслевыми или внутренними бизнес-данными, особое значение приобретают конфиденциальность, безопасность и возможности локального развёртывания.

Гленн рассказал, что команда активно обсуждает это направление. По мере того как Vision AI работает на всё большем количестве устройств и чиповых платформ, поддержка аппаратных экосистем станет важной частью процесса развёртывания моделей.

Помимо промышленных сценариев, оборудования и развёртывания, некоторые участники также спросили, можно ли использовать YOLO для распознавания художественного стиля и поддерживает ли модель визуальное понимание с учётом интеллектуальной собственности.

Эти вопросы вдохновили нас. Они показывают, что возможности применения YOLO уже не ограничиваются традиционным промышленным контролем, обнаружением объектов и задачами безопасности. Теперь они распространяются на более широкие области, такие как создание контента, анализ медиаматериалов и творческое производство.

Кроме того, участников особенно интересовали такие темы, как компактные периферийные устройства, автономная работа и оптимизация квантования. Очевидно, что разработчиков волнует не только производительность самой модели, но и общий практический опыт использования Vision AI.

Именно на такие вопросы должно ответить компьютерное зрение, переходя от исследований к реальным приложениям.

Компьютерное зрение вступает в новый этап#

Это мероприятие помогло нам чётко увидеть одну тенденцию:

Компьютерное зрение выходит за рамки соревнования моделей и вступает в новый этап развития платформ, продуктов и экосистем.

Главными преимуществами YOLO всегда были скорость, практичность и простота развёртывания. Теперь Ultralytics стремится распространить эти преимущества на весь рабочий процесс, чтобы разработчики могли не только получать доступ к мощным моделям, но и проще управлять данными, обучать модели, развёртывать приложения и непрерывно оптимизировать свои системы Vision AI.

Китайское сообщество AI становится всё более важной частью этого пути. Оно объединяет большое число разработчиков, предлагает разнообразные сценарии применения и отличается сильным стремлением к обучению и практической работе. В будущем мы надеемся сотрудничать с ещё большим числом китайских разработчиков, корпоративных партнёров и участников сообщества, чтобы внедрять компьютерное зрение в самые разные реальные приложения.

Как сказал Гленн:

«Мы хотим, чтобы каждый мог использовать компьютерное зрение».

Возможно, это лучшее объяснение того, почему Ultralytics движется к будущему, в большей степени ориентированному на платформу.