Roboflow açık kaynak ve Ultralytics YOLOv8 ile inşa etme üzerine

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

Roboflow'un Kurucu Ortağı ve CEO'su Joseph, temel modeller, açık kaynak işbirliği ve Ultralytics YOLOv8'in büyüleyici dünyasını inceledi. Roboflow, geliştiricilerin birinci sınıf bilgisayarla görme veri kümeleri ve modelleri oluşturmalarını sağlayan ve araçlarından yararlanan çeyrek milyondan fazla geliştiriciye sahip bir platformdur.

Neden bilgisayarla görme?

Joseph bizi bilgisayarla görmenin özünü keşfettiğimiz bir yolculuğa çıkardı. Özünde bilgisayarla görme, bilgisayarların görüntüleri ve videoları işlemesine, bunlardan veri ve bilgi çıkarmasına ve ardından bunları gerektiği gibi analiz etmesine odaklanan yapay zeka (AI) ve bilgisayar bilimi içinde bir alandır. 

Birkaç kelimeyle, gördüğümüz her şeyi yazılıma dönüştürerek dünyayı programlanabilir hale getirme misyonuyla uyumludur. Perakende envanter yönetimini geliştirmekten eğlenceli Snapchat filtreleri oluşturmaya kadar sınırsız uygulama alanı var.

Joseph, bilgisayar görüşü ile desteklenen heyecan verici proje örneklerini paylaştı. Bunlar, alev atan ot öldürme robotları ve kedi egzersiz makinelerinden (lazer işaretleyici dahil!) güneş panelleri, otomatik OBS kontrolörleri ve hatta bizi kötü şöhretli Rick Roll'dan kurtaracak bir araç gibi öğeleri tespit etmek için hava görüntülerinde gezinen dronlara kadar çeşitlilik gösteriyordu.

Vakıf modelleri: Oyunu değiştirmek

Konuşma, vakıf modellerinin getirdiği paradigma değişimini ortaya koyarak üç senaryoyu özetledi:

• Kullanıma hazır modeller: OpenAI'nin CLIP'i gibi mevcut modelleri içerik filtreleme ve resim altyazısı ekleme gibi görevler için kullanabilirsiniz. Bu, gerçek zamanlı gereksinimler kritik olmadığında ve önemli bilgi işlem gücüne erişim mevcut olduğunda ideal bir seçenek haline gelir.

• Biraz yardıma ihtiyaç duyan modeller: Belirli görevler için otomatik etiketleme ve ince ayar yapmak üzere Roboflow'un topraklama dinamosu gibi modellerden yararlanılabilir. Bu, temel bir modelin alana özgü ihtiyaçlar için geliştirilebileceği tür tanımlama gibi durumlar için mükemmeldir.

• Sıfırdan inşa etme: Özel veri toplama, model eğitimi ve sürekli iyileştirmeyi içeren geleneksel bir iş akışınız varsa. Bu, gerçek zamanlı veya sınırsız hesaplama gereksinimleri olan alana özgü sorunlar için özel olarak tasarlanmış bir çözümdür.

Ultralytics ile olasılıkların kilidini açma

Joseph, Ultralytics'in iş akışlarını hızlandırma, model oluşturmayı, eğitmeyi ve dağıtmayı kolaylaştırma konusundaki gücünü vurguladı. Ultralytics, açık kaynaklı veri setleri, modeller ve kodsuz SaaS aracı Ultralytics HUB gibi sayısız değerli kaynak için bir merkez görevi görüyor.

Toparlıyorum

Joseph, topluluğu bu araçları keşfetmeye, deneyimlerini paylaşmaya ve bilgisayarla görmenin geleceğini şekillendirmeye devam etmeye teşvik ederek sözlerini tamamladı. Gelin bu yolculuğa birlikte çıkalım, yenilikçi çözümler yaratalım ve yapay zekanın sınırlarını zorlayalım.

YOLOv8 dağıtımı ile Açık Kaynak hakkında daha fazla bilgi edinin Burada!