Roboflow'dan açık kaynak ve Ultralytics YOLOv8 ile geliştirme üzerine

Joseph Nelson'ın Madrid'deki Google for Startups Kampüsü'nde düzenlenen YOLO VISION 2023 (YV23)'teki konuşmasından önemli çıkarımları paylaşmaktan heyecan duyuyoruz.

Roboflow'un Kurucu Ortağı ve CEO'su Joseph, temel modellere, açık kaynak işbirliğine ve Ultralytics YOLOv8'in büyüleyici dünyasına daldı. Roboflow, geliştiricilerin birinci sınıf bilgisayar görüşü veri kümeleri ve modelleri oluşturmalarını sağlayan ve araçlarından yararlanan çeyrek milyondan fazla geliştiriciye sahip bir platformdur.

Neden bilgisayarla görü?

Joseph bizi bilgisayar görüşünün özünü keşfetmeye yönelik bir yolculuğa çıkardı. Temelinde bilgisayar görüşü, bilgisayarların görüntüleri ve videoları işlemesine, bunlardan veri ve bilgi çıkarmasına ve ardından gerektiği gibi analiz etmesine olanak sağlamaya odaklanan yapay zeka (AI) ve bilgisayar bilimi içindeki bir alandır. 

Kısacası, gördüğümüz her şeyi yazılıma dönüştürerek dünyayı programlanabilir hale getirme misyonuyla uyum sağlıyor. Uygulamalar, perakende envanter yönetimini geliştirmekten eğlenceli Snapchat filtreleri oluşturmaya kadar sınırsızdır.

Joseph, bilgisayar görüşüyle desteklenen projelerden heyecan verici örnekler paylaştı. Bunlar, alev püskürten yabani otları yok eden robotlardan ve kedi egzersiz makinelerinden (lazer işaretçi dahil!) güneş panelleri gibi öğeleri tespit etmek için hava görüntülerini kullanan dronlara, otomatik OBS denetleyicilerine ve hatta bizi kötü şöhretli Rick Roll'dan kurtaracak bir araca kadar çeşitlilik gösteriyordu.

Temel modeller: Oyunu değiştirmek

Konuşmada, temel modellerin getirdiği paradigma değişimi üç senaryo halinde özetlendi:

• Kullanıma hazır modeller: İçerik filtreleme ve görüntü açıklaması gibi görevler için OpenAI'nin CLIP'i gibi mevcut modelleri kullanabilirsiniz. Bu, gerçek zamanlı gereksinimler kritik olmadığında ve önemli miktarda işlem gücüne erişim mümkün olduğunda ideal bir seçenek haline gelir.

• Biraz yardıma ihtiyacı olan modeller: Roboflow'un grounding dyno'su gibi modeller belirli görevler için otomatik etiketleme ve ince ayar yapmak için kullanılabilir. Bir temel modelin alana özgü ihtiyaçlar için geliştirilebileceği tür tanımlama gibi durumlar için mükemmeldir.

• Sıfırdan inşa etme: Özel veri toplama, model eğitimi ve sürekli iyileştirme içeren geleneksel bir iş akışına sahip olduğunuz durum. Bu, gerçek zamanlı veya sınırsız işlem gereksinimleri olan alana özgü sorunlar için özel olarak tasarlanmış bir çözümdür.

Ultralytics ile olasılıkların kilidini açmak

Joseph, Ultralytics'in iş akışlarını hızlandırmadaki gücünü vurgulayarak, model oluşturmayı, eğitmeyi ve dağıtmayı kolaylaştırdığını belirtti. Ultralytics, açık kaynaklı veri kümeleri, modeller ve kodsuz SaaS aracı Ultralytics HUB gibi sayısız paha biçilmez kaynak için bir merkez görevi görüyor.

Özet

Joseph, topluluğu bu araçları keşfetmeye, deneyimleri paylaşmaya ve bilgisayar görüşünün geleceğini şekillendirmeye devam etmeye teşvik ederek sözlerini tamamladı. Birlikte bu yolculuğa çıkalım, yenilikçi çözümler yaratalım ve yapay zekanın sınırlarını zorlayalım.

YOLOv8 dağıtımı ile Açık Kaynak hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz!