Основные моменты Ultralytics с YOLO Vision 2024!

27 сентября Ultralytics собрала сообщество ИИ и компьютерного зрения на нашем захватывающем ежегодном гибридном мероприятии YOLO Vision 2024 (YV24). Мероприятие, проходившее в кампусе Google for Startups в Мадриде и транслировавшееся по всему миру, собрало экспертов, разработчиков и энтузиастов для обсуждения последних достижений в области Vision AI, таких как новая модель Ultralytics YOLO11. Прямая трансляция мероприятия уже набрала более 5400 просмотров, более 10 600 показов и 469,5 часов просмотра, привлекая новаторов со всего мира.

YV24 начался с теплого приветствия от нашего ведущего, Ойсина Ланни, который подчеркнул важность сообщества и связей, сказав: "Я твердо верю в силу великих идей и великих сообществ, и то, что Ultralytics создала с помощью YOLO Vision, является именно этим - великим сообществом великих людей с великими идеями".

В этой статье мы выделим основные моменты YOLO Vision 2024, начиная с увлекательных панельных дискуссий и заканчивая захватывающими реальными примерами использования компьютерного зрения. Мы также рассмотрим технические доклады, начиная от периферийного ИИ и заканчивая аппаратным ускорением, а также моменты налаживания связей и создания сообщества, которые сделали это мероприятие успешным. Если вы интересуетесь инновациями в области ИИ, ключевыми анонсами или будущим Vision AI, этот отчет о мероприятии YOLO Vision 2024 охватывает все основные выводы! 

Запуск Ultralytics YOLO11 на YOLO Vision

Запуск продукта, который был анонсирован перед YOLO Vision 2024, был наконец представлен во время вступительного доклада Гленна Джохера, основателя и генерального директора Ultralytics. Гленн представил Ultralytics YOLO11, ознаменовав следующее поколение моделей компьютерного зрения, которые находились в разработке в течение нескольких месяцев. Добавляя волнения к запуску, Гленн позже дал интервью на The Ravit Show и поделился своими мыслями о разработке YOLO11.

В своем основном докладе Гленн также поделился историей пути компании, начиная со своего опыта в физике элементарных частиц и тем, как его увлечение пониманием Вселенной в конечном итоге привело его к машинному обучению и компьютерному зрению.

‍

Он объяснил, что его ранняя работа в физике, где исследователи анализировали взаимодействие частиц, была похожа на обнаружение объектов в компьютерном зрении. Его любопытство и стремление работать с передовыми технологиями в конечном итоге привели к созданию Ultralytics YOLOv5. В ходе своего выступления Гленн подчеркнул важность сотрудничества и вклада в сообщество открытого исходного кода, а также поблагодарил разработчиков со всего мира, которые предоставили отзывы и помогли улучшить YOLOv5 и Ultralytics YOLOv8 с течением времени.

Затем он представил ключевые особенности Ultralytics YOLO11 и объяснил, что она быстрее, точнее и эффективнее предыдущих моделей. Фактически, YOLO11m использует на 22% меньше параметров, чем YOLOv8m, но при этом обеспечивает лучшую точность на наборе данных COCO, что делает YOLO11 идеальной для приложений реального времени, где скорость и точность имеют основополагающее значение.

Гленн подчеркнул масштаб запуска, сказав: "Всего мы запускаем 30 моделей, 25 из которых имеют открытый исходный код, с пятью различными размерами для пяти различных задач. Эти задачи: классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация экземпляров, оценка позы и ориентированные ограничивающие рамки." Что касается корпоративного сектора, он объявил, что в следующем месяце будут доступны надежные модели, обученные на проприетарном наборе данных из 1 миллиона изображений. Само собой разумеется, это объявление дало отличный старт мероприятию, оставив участников полными желания узнать больше о потенциале YOLO11 для инноваций в таких областях, как производство и автомобили с автоматическим управлением.

Панельные дискуссии на YOLO Vision: AI-конференция

Панельные дискуссии, модерируемые Оисином Ланни, на YOLO Vision 2024 предоставили ряд идей об ИИ, компьютерном зрении и построении сообщества. 

В первой панели приняли участие Гленн Джохер, Цзин Цю (ключевая фигура в разработке моделей YOLO в Ultralytics) и Ао Ван из Университета Цинхуа, соавтор YOLOv10. На панели обсуждались последние разработки в области генеративного ИИ и компьютерного зрения, с акцентом на их сходства, различия и влияние каждой области друг на друга. Несмотря на недавний рост больших языковых моделей (LLM), участники дискуссии отметили, что традиционное компьютерное зрение по-прежнему необходимо для решения конкретных задач в таких отраслях, как здравоохранение. 

Следующая панельная дискуссия была посвящена проблемам, с которыми сталкиваются женщины на руководящих должностях в сфере ИИ, со спикерами: директором по развитию Ultralytics Полой Дерренгер, бывшим CPO и COO в SaaS Бруной де Гимарайнш, руководителем отделения Latinas in Tech в Мадриде Марианой Эрнандес и основателем Dare to Data Кристиной Статопулус, которые поделились своим опытом, обсуждая важность наставничества и необходимость для женщин предпринимать активные шаги в поиске руководящих ролей. Эрнандес посоветовала: "Будьте активны, не ждите, пока что-то произойдет для вас", и призвала женщин в аудитории проявлять себя и активно искать возможности. На панели также обсуждалась ценность создания более благоприятной рабочей среды.

‍

На заключительной панели обсудили, как создание сильных сообществ может способствовать инновациям в области ИИ. Бурхан Каддуми, Харприт Сахота и Барт Фаррелл обсудили способы взаимодействия с технической аудиторией, как онлайн, так и на мероприятиях. Инсайт Фаррелла: "Нужно встречать людей там, где они находятся", подчеркнул важность взаимодействия с членами сообщества на их условиях для стимулирования сотрудничества и обмена знаниями.

‍

Реальные примеры инноваций в области ИИ в YOLO Vision

Несколько докладов на YV24 пролили свет на то, как модели YOLO применяются для решения реальных задач в различных отраслях. Джим Гриффин, ведущий подкаста AI Master Group, рассказал о проекте, в котором используются модели YOLOv8 для мониторинга передвижения акул вдоль побережья Калифорнии с помощью наблюдения с дронов. Система оповещает спасателей, владельцев магазинов для серфинга и родителей, обеспечивая безопасность отдыхающих на пляже, обнаруживая акул с высоты 200 футов над океаном. Гриффин объяснил, что настоящая проблема заключалась не в самой модели ИИ, а в обширных полетах дронов и сборе данных, необходимых для обучения модели.

‍

Аналогично, Дэвид Скотт из The Main Branch рассказал о расширении области применения компьютерного зрения от простого обнаружения объектов до анализа поведения. В его докладе были представлены реальные примеры использования, такие как отслеживание поведения крупного рогатого скота и выявление подозрительной деятельности в розничных магазинах. Скотт поделился информацией о том, как YOLOv8 можно использовать для мониторинга здоровья скота путем анализа конкретных моделей поведения, таких как прием пищи, питье и ходьба.

Кроме того, особенно трогательным было основное выступление Усмана Умара из NASCO Feeding Minds, где он рассказал о том, как его организация меняет жизни людей, предоставляя IT-образование в Гане. Его фонд создал 17 ИКТ-центров, обучив более 65 000 студентов, с целью создания местных рабочих мест в сфере технологий для решения таких проблем, как нелегальная иммиграция. Поучительная история Умара показала, как образование и технологии вместе могут привести к долгосрочным изменениям в малообеспеченных сообществах.

Технические доклады: основные моменты выступлений спикеров YOLO Vision

На YV24 также были представлены различные доклады, посвященные объединению искусственного интеллекта и аппаратного обеспечения для стимулирования новых идей. Эксперты из таких компаний, как Intel, Sony и NVIDIA, рассказали о развертывании моделей YOLO на периферийных устройствах и оптимизации производительности. Дмитрий Пастушенков и Адриан Богушевский из Intel рассказали о том, как их оборудование поддерживает модели YOLO на NPU, CPU и GPU, а Амир Серви и Вэй Тан из Sony поделились информацией о том, как YOLO интегрируется с платформой AITRIOS для эффективного развертывания периферийного ИИ. Гай Дахан из NVIDIA рассказал об использовании их архитектуры GPU для улучшения инференса моделей YOLO. 

‍

Другие компании, такие как Qualcomm, Hugging Face и Lightning AI, также продемонстрировали, как их платформы упрощают разработчикам интеграцию и развертывание моделей YOLO. Devang Aggarwal из Qualcomm рассказал о том, как модели, такие как YOLOv8, можно оптимизировать для устройств Snapdragon через Qualcomm AI Hub.

Аналогично, Павел Якубовский из Hugging Face рассказал о том, как их инструменты с открытым исходным кодом обеспечивают бесшовную интеграцию моделей, таких как YOLOv8, в различные рабочие процессы, а Лука Антига из Lightning AI показал, как разработчики могут легко интегрировать модели, такие как YOLOv8, на уровне кода для более быстрого прототипирования и итераций.

Неделя в Мадриде: Сетевые сессии YOLO Vision

За неделю до YV24 команда Ultralytics собралась в Мадриде для участия в семинарах, совместных встречах и выездных мероприятиях. Эти мероприятия выходили за рамки работы, укрепляя отношения и создавая позитивную атмосферу в преддверии мероприятия. Завершаясь праздничной вечеринкой, участники и докладчики имели возможность пообщаться, поделиться ключевыми выводами и изучить возможности будущего сотрудничества. Сочетание командной работы и духа товарищества сделало YV24 профессиональным успехом и незабываемым опытом во всех отношениях.

‍

Инновации YOLO Vision AI и перспективы развития

YV24 объединил инновации, сотрудничество и взгляд в будущее компьютерного зрения. Благодаря запуску YOLO11, интересным панельным дискуссиям и обсуждениям об аппаратном обеспечении для ИИ и периферийных решениях, мероприятие было сосредоточено на том, как Vision AI может изменить ситуацию и как технологии меняются, чтобы не отставать от достижений в области ИИ. Это также укрепило связи внутри сообщества. Эксперты и энтузиасты обменивались идеями и изучали потенциал компьютерного зрения и YOLO. Мероприятие завершилось веселой викториной, где можно было выиграть толстовки Ultralytics, что оставило у всех восторженное предвкушение новых инноваций, таких как YOLO11, в будущем.

Посетите наш репозиторий на GitHub и присоединяйтесь к нашему активному сообществу, чтобы узнать больше об ИИ. Узнайте, как Vision AI меняет инновации в таких секторах, как здравоохранение и сельское хозяйство. 🚀