7 Şubat 2024
Ultralytics YOLOv8 ve Intel'in OpenVINO'sunun, sıra yönetiminde nasıl devrim yarattığını keşfedin. YV23 içgörülerinden öğrenin ve gerçek zamanlı izleme için yapay zeka odaklı çözümleri benimseyin. Devrime şimdi katılın!
YOLO Vision 2023 (YV23)'te çığır açan fikirlerin en son teknolojiyle kusursuz bir şekilde birleştiği heyecan verici bir dönemdi! Konuşmacılardan biri olan Intel Yazılım Elçisi Adrian Boguszewski, Ultralytics YOLOv8 ve Intel'in OpenVINO'su kullanarak sıra yönetiminde devrim yaratma konusundaki görüşlerini paylaşmak için sahneye çıktı. Gelin, bu konuşmadan çıkarılacak temel noktalara dalalım.
Adrian, evrensel bir zorluk olan kuyrukları yönetme manuel görevini ele alarak başladı. Adrian, manuel saymanın verimsizliğinin canlı bir resmini çizdi ve otomatik bir çözüme duyulan ihtiyacı vurguladı.
Peki bu zorluğun üstesinden gelmek için video akışlarından ve derin öğrenme algoritmalarından yararlanmaktan daha iyi bir yol olabilir mi?
Adrian'ın akıllı kuyruk yönetimi vizyonu çok açıktı: kuyrukları gerçek zamanlı olarak algılamak ve izlemek için yapay zekanın gücünden yararlanmak. İlgi alanlarını tanımlayarak ve bu bölgelerdeki insanları sayarak, sistem kuyruklar kapasiteyi aştığında mağaza görevlilerini sorunsuz bir şekilde uyarabilir. Gerçekten de oyun değiştirici!
Bu çözüm 4 basit adıma ayrılmıştır:
Adrian bizi, yapay zeka çıkarımını optimize etmek ve dağıtmak için Intel'in OpenVINO açık kaynaklı araç setinin harikalarıyla tanıştırdı. Çok çeşitli çerçeveleri ve donanımları destekleyen OpenVINO, çeşitli platformlarda daha iyi performans ve sorunsuz dağıtım vaat ediyor.
Adrian ayrıca optimizasyonun gizli sosunu açıkladı: sinir ağı sıkıştırması. Eğitim sonrası niceleme gibi tekniklerle, modeller doğruluktan ödün vermeden sıkıştırılabilir. Sonuç? Performanstan ödün vermeden daha hızlı çıkarım.
YOLOv8, nesne algılama, sınıflandırma, segmentasyon ve poz tahmini dahil olmak üzere görevler için optimize edilmiş ve yüksek hızlı modeller sunar. YOLOv8.1'in piyasaya sürülmesiyle birlikte, bu görevler arasında hassas doğruluk için tasarlanmış bir özellik olan Yönlendirilmiş Sınırlandırma Kutuları (OBB) bulunur.
Bu son teknoloji özellik, nesneleri çeşitli açılarda ve dönüşlerde algılamada üstündür. Uzaktan algılama yoluyla elde edilen hava görüntüleri ve metin gibi eğimli nesneleri ayırt etmedeki becerisi açıktır.
OBB ile nesne lokalizasyonu olağanüstü derecede hassastır, arka plan girişimini en aza indirir ve gelişmiş sınıflandırma modelleri için çevreleyen unsurlardan gelen gürültüyü azaltarak nesne sınıflandırmasını yükseltir.
Bu konuşmanın en dikkat çekici yanı şüphesiz canlı demoydu. Sadece birkaç satır kodla, çözümün gücünü ve çok yönlülüğünü sergiledi. Gerçek zamanlı müşteri sayımı, sorunsuz uyarılar ve etkileyici performans ölçütleri izleyicileri hayran bıraktı.
Intel donanımı üzerindeki performans kıyaslamaları ile bu çözümün gerçek dünyadaki uygulanabilirliğinin bir gösterimini aldık. i7 CPU'lardan Intel Xeon sunucularına kadar, çözüm genel olarak olağanüstü performans sağladı.
Sunum sırasında bize iki dağıtım seçeneği sunuldu: teknoloji meraklıları için script'ler ve daha uygulamalı bir yaklaşımı tercih edenler için Jupyter not defterleri. Kapsamlı dokümantasyon ve kolayca takip edilebilen talimatlarla, çözümü dağıtmak çok kolaydı.
Adrian konuşmasını tamamlarken, bizi akıllı sıra yönetimi devrimine katılmaya davet ederek bıraktı. Bunun gibi açık kaynaklı projeler ve Intel'in Edge AI referans kitleri ile olasılıklar sonsuzdu. O halde kollarımızı sıvayalım, kodun derinliklerine dalalım ve AI destekli sıra yönetiminin geleceğini kucaklayalım!
Sonuç olarak, Intel'in sponsorluğu ve Adrian'ın YV23'teki konuşması, yapay zeka topluluğunda inovasyonun ve işbirliğinin gücünün bir kanıtıdır. Onun gibi vizyonerlerin öncülüğünde, gelecek her zamankinden daha parlak görünüyor. Yapay zekanın gücünden yararlanalım, geliştiricileri güçlendirelim ve kuyruk yönetiminde tek satır kodla devrim yaratalım!
Konuşmanın tamamını buradan izleyin!
.webp)