YOLO Vision 2024'ten Ultralytics'in önemli noktaları!

27 Eylül'de Ultralytics, yapay zeka ve bilgisayarlı görü topluluğunu heyecan verici yıllık hibrit etkinliğimiz YOLO Vision 2024'te (YV24) bir araya getirdi. Madrid'deki Google for Startups Kampüsü'nde düzenlenen ve küresel olarak yayınlanan etkinlik, yeni Ultralytics YOLO11 modeli gibi Vision AI'daki en son gelişmeleri tartışmak üzere uzmanları, geliştiricileri ve meraklıları bir araya getirdi. Etkinliğin canlı yayını şimdiden 5.400'ün üzerinde görüntülenmeye, 10.600'den fazla gösterime ve 469,5 saatlik izlenmeye ulaşarak dünya çapındaki yenilikçileri etkilemeyi başardı.

YV24, ev sahibimiz Oisin Lunny'nin sıcak karşılamasıyla başladı. Lunny, topluluğun ve bağlantının önemini vurgulayarak, "Harika fikirlere ve harika topluluklara inanan biriyim ve Ultralytics'in YOLO Vision ile yarattığı şey tam olarak bu - harika fikirleri olan harika insanlardan oluşan harika bir topluluk" dedi.

Bu makalede, ilgi çekici panel tartışmalarından bilgisayarlı görü uygulamalarının büyüleyici gerçek dünya kullanım örneklerine kadar YOLO Vision 2024'ün temel öne çıkan noktalarını belirleyeceğiz. Ayrıca, edge AI'dan donanım hızlandırmaya kadar uzanan teknik konuşmaları, etkinliği başarılı kılan ağ oluşturma ve topluluk oluşturma anlarını da keşfedeceğiz. İster yapay zeka yenilikleriyle, ister önemli duyurularla, ister Vision AI'ın geleceğiyle ilgileniyor olun, bu YOLO Vision 2024 etkinlik özeti tüm önemli bilgileri kapsamaktadır! 

Ultralytics YOLO11'in YOLO Vision'da lansmanı

YOLO Vision 2024 öncesinde tanıtımı yapılan ürün lansmanı, sonunda Ultralytics'in Kurucusu ve CEO'su Glenn Jocher tarafından yapılan açılış konuşmasında duyuruldu. Glenn, birkaç aydır geliştirilmekte olan yeni nesil bilgisayarlı görü modelleri olan Ultralytics YOLO11'i tanıttı. Lansmanın heyecanına ek olarak, Glenn daha sonra The Ravit Show'da röportaj yaptı ve YOLO11'in geliştirilmesi hakkında bilgiler paylaştı.

Glenn açılış konuşmasında ayrıca, parçacık fiziği alanındaki geçmişiyle başlayan ve evreni anlama konusundaki hayranlığının onu nasıl makine öğrenimi ve bilgisayarlı görüye yönelttiğiyle devam eden şirketin yolculuğunun hikayesini de paylaştı.

‍

Araştırmacıların parçacık etkileşimlerini analiz ettiği fizikteki ilk çalışmalarının, bilgisayarlı görüdeki nesne tespitiyle benzer olduğunu açıkladı. Merakı ve en son teknoloji üzerinde çalışma dürtüsü, nihayetinde Ultralytics YOLOv5'in oluşturulmasına yol açtı. Glenn, konuşması boyunca işbirliğinin ve açık kaynakta katkıda bulunmanın önemini vurguladı ve zaman içinde YOLOv5 ve Ultralytics YOLOv8'i iyileştirmeye yardımcı olan ve geri bildirim sağlayan dünya çapındaki geliştiricilere teşekkür etti.

Ardından Ultralytics YOLO11'in temel özelliklerini tanıttı ve önceki modellere göre daha hızlı, daha doğru ve daha verimli olduğunu açıkladı. Aslında, YOLO11m, YOLOv8m'den %22 daha az parametre kullanır, ancak COCO veri kümesinde daha iyi doğruluk sağlar, bu da YOLO11'i hız ve doğruluğun temel olduğu gerçek zamanlı uygulamalar için mükemmel kılar.

Glenn, lansmanın ölçeğini vurgulayarak, "Toplamda 30 model piyasaya sürüyoruz, bunların 25'i açık kaynaklı ve beş farklı görev için beş farklı boyutta. Görevler görüntü sınıflandırma, nesne tespiti, örnek segmentasyonu, poz tahmini ve yönlendirilmiş sınırlayıcı kutular." Kurumsal tarafta ise, önümüzdeki ay 1 milyon görüntüden oluşan tescilli bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş sağlam modellerin kullanıma sunulacağını duyurdu. Söylemeye gerek yok, duyuru etkinliğe yüksek bir notla başladı ve katılımcıları YOLO11'in üretim ve sürücüsüz arabalar gibi alanlarda yenilik yapma potansiyeli hakkında daha fazla bilgi edinmek için istekli bıraktı.

YOLO Vision'da panel tartışmaları: Bir yapay zeka konferansı

Oisin Lunny'nin moderatörlüğünü yaptığı YOLO Vision 2024'teki panel tartışmaları, yapay zeka, bilgisayarlı görü ve topluluk oluşturma konularında çeşitli görüşler sundu. 

İlk panelde Glenn Jocher, Ultralytics'te YOLO modellerinin geliştirilmesinde önemli bir figür olan Jing Qiu ve Tsinghua Üniversitesi'nden YOLOv10'un ortak yazarı Ao Wang yer aldı. Panel, üretken yapay zekadaki son gelişmeleri ve bilgisayarlı görü alanındaki gelişmeleri tartışarak, benzerliklerine, farklılıklarına ve her alanın birbirleri üzerindeki etkisine odaklandı. Büyük dil modellerinin (LLM'ler) son zamanlarda yükselişine rağmen, panel, geleneksel bilgisayarlı görünün sağlık hizmetleri gibi sektörlerdeki belirli görevler için hala gerekli olduğunu belirtti. 

Bir sonraki panel, konuşmacılarla birlikte kadınların yapay zeka liderliğinde karşılaştığı zorlukları ele aldı: Ultralytics Büyüme Direktörü Paula Derrenger, SaaS'ta eski CPO ve COO Bruna de Guimarães, Latinas in Tech Madrid Bölüm Başkanı Mariana Hernandez ve Dare to Data Kurucusu Christina Stathopoulous deneyimlerini paylaşırken, mentorluğun önemini ve kadınların liderlik rollerini aramada proaktif adımlar atma ihtiyacını tartıştılar. Hernandez, "Proaktif olun, işlerin sizin için olmasını beklemeyin," tavsiyesinde bulundu ve izleyicilerdeki kadınları kendilerini ifade etmeye ve fırsatları aktif olarak takip etmeye teşvik etti. Panel ayrıca daha destekleyici çalışma ortamları yaratmanın değerini de tartıştı.

‍

Son panel, güçlü topluluklar oluşturmanın yapay zekada inovasyonu nasıl teşvik edebileceğini araştırdı. Burhan Qaddoumi, Harpreet Sahota ve Bart Farrell, hem çevrimiçi hem de yüz yüze etkinliklerde teknik kitlelerle etkileşim kurmanın yollarını tartıştılar. Farrell'ın "Onlarla bulundukları yerde buluşmalısınız," şeklindeki içgörüsü, işbirliğini ve ortak öğrenmeyi teşvik etmek için topluluk üyeleriyle kendi şartlarında bağlantı kurmanın önemini vurguladı.

‍

YOLO Vision'daki yapay zeka yeniliklerinin gerçek dünya örnekleri

YV24'teki çeşitli konuşmalar, YOLO modellerinin çeşitli endüstrilerdeki gerçek dünya sorunlarını çözmek için nasıl uygulandığına ışık tuttu. AI Master Group podcast'inin sunucusu Jim Griffin, Kaliforniya kıyı şeridi boyunca köpekbalığı hareketlerini izlemek için YOLOv8 modellerini kullanan bir projeden bahsetti. Sistem, okyanusun 200 feet yukarısından köpekbalıklarını tespit ederek cankurtaranları, sörf dükkanı sahiplerini ve ebeveynleri uyararak plajdaki kişilerin güvenliğini sağlıyor. Griffin, asıl zorluğun yapay zeka modelinin kendisi değil, modeli eğitmek için gereken kapsamlı drone uçuşları ve veri toplama olduğunu açıkladı.

‍

Benzer şekilde, The Main Branch'ten David Scott, bilgisayarlı görmenin basit nesne tespitinden davranış analizine doğru genişlemesini tartıştı. Konuşmasında sığır davranışlarını izleme ve perakende mağazalarında şüpheli faaliyetleri belirleme gibi gerçek dünya uygulamalarına yer verdi. Scott, YOLOv8'in yeme, içme ve yürüme gibi belirli davranışları analiz ederek sığır sağlığını izlemek için nasıl kullanılabileceğini paylaştı.

Ayrıca, NASCO Feeding Minds'tan Ousman Umar'dan özellikle içten bir açılış konuşması geldi ve kuruluşunun Gana'da BT eğitimi sağlayarak hayatları nasıl değiştirdiğini paylaştı. Vakfı, yasa dışı göç gibi sorunları ele almaya yardımcı olmak için yerel teknoloji işleri yaratma hedefiyle 65.000'den fazla öğrenciye eğitim veren 17 BİT merkezi kurdu. Umar'ın güçlü hikayesi, eğitim ve teknolojinin birlikte yetersiz hizmet alan topluluklarda nasıl kalıcı bir değişim yaratabileceğini aktardı.

Teknoloji konuşmaları: YOLO Vision konuşmacılarından öne çıkanlar

YV24 ayrıca yapay zeka ve donanımın yeni fikirler üretmek için nasıl bir araya geldiğine odaklanan farklı konuşmalara da yer verdi. Intel, Sony ve NVIDIA gibi şirketlerden uzmanlar, YOLO modellerini uç cihazlarda dağıtma ve performansı optimize etme konularına değindi. Intel'den Dmitriy Pastushenkov ve Adrian Boguszewski, donanımlarının NPU, CPU ve GPU genelinde YOLO modellerini nasıl desteklediğini açıklarken, Sony'den Amir Servi ve Wei Tang, YOLO'nun verimli uç yapay zeka dağıtımı için AITRIOS platformuyla nasıl entegre olduğunu paylaştı. NVIDIA'dan Guy Dahan, YOLO model çıkarımını iyileştirmek için GPU mimarilerini kullanmaktan bahsetti. 

‍

Qualcomm, Hugging Face ve Lightning AI gibi diğer şirketler de platformlarının geliştiricilerin YOLO modellerini entegre etmesini ve dağıtmasını nasıl kolaylaştırdığını sergiledi. Qualcomm'dan Devang Aggarwal, YOLOv8 gibi modellerin Qualcomm AI Hub aracılığıyla Snapdragon cihazları için nasıl optimize edilebileceğini sundu.

Benzer şekilde, Hugging Face'ten Pavel Lakubovskii, açık kaynaklı araçlarının YOLOv8 gibi modellerin çeşitli iş akışlarına sorunsuz entegrasyonunu nasıl sağladığını anlatırken, Lightning AI'dan Luca Antiga, geliştiricilerin daha hızlı prototipleme ve yinelemeler için YOLOv8 gibi modelleri kod seviyesinde nasıl kolayca dahil edebileceklerini gösterdi.

Madrid'de Bir Hafta: YOLO Vision networking oturumları

YV24'e kadar olan haftada, Ultralytics ekibi çalıştaylar, işbirliğine dayalı toplantılar ve saha dışı etkinliklerin bir karışımı için Madrid'de toplandı. Bu etkinlikler, işin ötesine geçerek daha güçlü ilişkiler kurdu ve etkinlik öncesinde olumlu bir atmosfer yarattı. Kutlama niteliğindeki bir afterparty ile sona eren katılımcılar ve konuşmacılar, networking yapma, önemli çıkarımları paylaşma ve gelecekteki işbirliklerini keşfetme fırsatı buldu. Takım çalışması ve dostluğun birleşimi, YV24'ü hem profesyonel bir başarı hem de unutulmaz bir deneyim haline getirdi.

‍

YOLO Vision AI yenilikleri ve gelecekte neler var

YV24, inovasyonu, işbirliğini ve bilgisayarlı görü'nün geleceğine bir bakışı bir araya getirdi. YOLO11'in lansmanı, ilgi çekici paneller ve AI donanımı ve uç çözümleri üzerine tartışmalarla etkinlik, Vision AI'nın nasıl bir fark yaratabileceğine ve teknolojinin AI'daki gelişmelere ayak uydurmak için nasıl değiştiğine odaklandı. Ayrıca topluluk içindeki bağlantıları da güçlendirdi. Uzmanlar ve meraklılar fikirlerini paylaştı ve bilgisayarlı görü ve YOLO'nun potansiyelini keşfetti. Etkinlik, Ultralytics kapüşonlularının kapışıldığı eğlenceli bir bilgi yarışması oturumuyla sona erdi ve herkesi gelecekteki YOLO11 gibi daha fazla yenilik için heyecanlandırdı.

AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve gelişen topluluğumuzla bağlantı kurun. Vision AI'nın sağlık hizmetleri ve tarım gibi sektörlerdeki inovasyonu nasıl yeniden tanımladığına bakın. 🚀