Встреча сообщества Ultralytics в Китае: страна с самым высоким мировым интересом к машинному обучению

По мере развития технологий компьютерного зрения меняется и фокус индустрии. В прошлом людей больше интересовало, достаточно ли передовыми являются SOTA-модели из лабораторий. Сегодня, однако, возник более важный вопрос:

Как эти модели могут быть по-настоящему применены в реальных сценариях? Как проекты в области компьютерного зрения могут перейти от демо-версий к практическим приложениям, продолжать итерироваться и создавать реальную ценность?

С этими вопросами в голове компания Ultralytics приехала в Шэньчжэнь, чтобы провести свою первую офлайн-встречу сообщества в Китае. Этим мероприятием мы надеялись наладить прямое общение с китайскими разработчиками, отраслевыми партнерами и энтузиастами компьютерного зрения, чтобы обсудить текущее положение Ultralytics YOLO и дальнейший путь развития Ultralytics.

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

Link to this sectionОт Ultralytics YOLO к платформе Ultralytics#

В прошлом Ultralytics YOLO была наиболее известна своей скоростью, практичностью и простотой развертывания. Будь то обнаружение объектов, промышленная инспекция, мониторинг безопасности или задачи компьютерного зрения в реальном времени на граничных устройствах, YOLO стала одним из основных инструментов для многих разработчиков, начинающих свои проекты в области компьютерного зрения.

Сегодня Ultralytics выходит за рамки одной модели, превращаясь в полноценную платформу компьютерного зрения, которая охватывает управление данными, обучение, развертывание, мониторинг и цикл обратной связи для постоянного улучшения.

Раньше люди спрашивали: точна ли модель? Быстра ли она?

Теперь мы больше сосредоточены на решении более широкого вопроса: как проект в области компьютерного зрения может реально запуститься, начать использоваться в реальных сценариях и продолжать улучшаться с течением времени?

Именно этого стремится достичь Ultralytics Platform: сделать аннотирование данных более эффективным, обучение моделей — проще, развертывание на разных платформах — более гладким, а также дать разработчикам возможность постоянно итерировать свои приложения компьютерного зрения.

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

Link to this sectionUltralytics Platform: делаем рабочий процесс компьютерного зрения более полным#

Во время сессии Гленн также представил несколько основных возможностей Ultralytics Platform, включая автоматическую аннотацию, обучение в один клик, развертывание в нескольких форматах и возможность непрерывного улучшения моделей на основе 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 в области компьютерного зрения — это не просто выбор модели. Реальная сложность часто заключается в таких вопросах, как: откуда берутся данные, как их аннотировать, как обучать и развертывать модель и как она может продолжать улучшаться после запуска. Если эти этапы разрознены, проекту становится сложно по-настоящему выйти в продакшн.

Ultralytics Platform связывает эти этапы, позволяя разработчикам выполнять весь рабочий процесс более плавно: от данных к модели, от обучения к развертыванию и от запуска к обратной связи, без необходимости постоянно переключаться между разными инструментами.

На сегодняшний день на платформу уже загружено более 100 миллионов изображений, создано более 600 миллионов аннотаций и насчитывается около 40 000 – 50 000 наборов данных.

За этими цифрами стоит четкий сигнал: спрос на компьютерное зрение реален, и оно выходит за рамки исследований и экспериментов в сферу крупномасштабного практического развертывания. Ultralytics Platform масштабируется, чтобы удовлетворить эти разнообразные потребности пользователей — от планов, подходящих для отдельных разработчиков и исследовательских команд, до корпоративных лицензий для крупных организаций.

Рис. 4. Гленн Джочер описывает ключевые задачи обнаружения, поддерживаемые Ultralytics YOLO.

Link to this sectionКитайское сообщество — важная часть глобальной экосистемы Ultralytics#

Гленн отметил, что Китай является очень важной частью сообщества пользователей Ultralytics и, возможно, одной 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 высокоактивное сообщество с сильным присутствием разработчиков, разнообразными сценариями применения и ценной технической обратной связью.

Чтобы инструмент стал широко использоваться, одних только сильных технологий недостаточно. Документация, сообщество, доступность, опыт развертывания и локальная поддержка — всё должно быть отлажено и надежно.

Link to this sectionВидя реальный фокус разработчиков на развертывании компьютерного зрения#

Во время сессии вопросов и ответов участники задали много вдумчивых вопросов, дав нам более четкое представление о том, что действительно волнует китайских разработчиков, когда речь заходит о внедрении компьютерного зрения в реальные приложения.

Один из участников от AMD спросил, поддерживает ли Ultralytics Platform частные или локальные среды обучения. Это также является ключевым вопросом для многих компаний и команд. Когда проекты связаны с чувствительными данными, специфическими отраслевыми данными или внутренними бизнес-данными, конфиденциальность, безопасность и возможности локального развертывания становятся особенно важными.

Гленн поделился, что это направление, которое команда активно обсуждает. Поскольку компьютерное зрение работает на всё большем количестве устройств и чипсетных сред, поддержка аппаратных экосистем станет критически важной частью опыта развертывания моделей.

Помимо промышленных кейсов, оборудования и развертывания, некоторые участники также спрашивали, можно ли использовать YOLO для распознавания художественных стилей или может ли она поддерживать визуальное понимание с учетом прав интеллектуальной собственности.

Эти вопросы вдохновляют. Они показывают, что воображение вокруг приложений YOLO больше не ограничивается традиционными сценариями промышленной инспекции, обнаружения объектов и безопасности. Оно расширяется в более широкие области, такие как создание контента, понимание медиа и творческое производство.

Кроме того, темы малых граничных устройств, автономного развертывания и квантования оптимизации также были ключевыми областями интереса. Понятно, что разработчиков волнует не только сама производительность модели, но и общий практический опыт использования компьютерного зрения.

Это именно те вопросы, которые компьютерное зрение должно решать по мере перехода от исследований к реальным приложениям.

Link to this sectionКомпьютерное зрение вступает в новый этап#

Это событие дало нам четкое ощущение тренда:

Компьютерное зрение выходит за рамки конкуренции моделей и вступает в новый этап платформенизации, продуктовизации и развития экосистемы.

Ключевыми преимуществами YOLO всегда были скорость, практичность и простота развертывания. Сегодня Ultralytics надеется распространить эти преимущества на весь рабочий процесс, чтобы разработчики могли не только получать доступ к сильным моделям, но и управлять данными, обучать модели, развертывать приложения и непрерывно оптимизировать свои системы компьютерного зрения более легко.

Китайское сообщество ИИ также становится всё более важной частью этого пути. Оно имеет большую базу разработчиков, богатые сценарии применения и сильную страсть к обучению и практическому применению. Заглядывая вперед, мы рады работать с большим числом китайских разработчиков, корпоративных партнеров и членов сообщества, чтобы вывести компьютерное зрение в более широкий спектр реальных приложений.

Как сказал Гленн:

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

Это, возможно, лучшее объяснение движения Ultralytics к будущему, управляемому платформой.