Ultralytics'in YOLO Vision 2024'ten öne çıkan başlıkları!

Ultralytics , 27 Eylül'de yapay zeka ve bilgisayarlı görü topluluğunu heyecan verici yıllık hibrit etkinliğimiz YOLO Vision 2024 (YV24) için bir araya getirdi. Madrid'deki Google for Startups Kampüsünde 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'den fazla izlenme sayısına, 10.600'den fazla gösterim sayısına ve 469,5 izleme saatine ulaşarak dünyanın dört bir yanındaki yenilikçilerin ilgisini çekti.

YV24, ev sahibimiz Oisin Lunny'nin sıcak karşılamasıyla başladı ve Lunny, "Harika fikirlerin ve harika toplulukların gücüne inanan biriyim ve Ultralytics 'in YOLO Vision ile yarattığı şey de tam olarak bu - harika fikirlere sahip harika insanlardan oluşan harika bir topluluk " diyerek topluluğun ve bağlantının önemini vurguladı.

Bu makalede, ilgi çekici panel tartışmalarından bilgisayarla görmenin büyüleyici gerçek dünya kullanım örneklerine kadar YOLO Vision 2024'te öne çıkan önemli noktaları belirleyeceğiz. Ayrıca, uç yapay zekadan donanım hızlandırmaya kadar uzanan teknik konuşmaların yanı sıra etkinliği başarılı kılan ağ oluşturma ve topluluk oluşturma anlarını da inceleyeceğiz. İster yapay zeka yenilikleri, ister önemli duyurular veya Vision AI'nın geleceği ile ilgileniyor olun, bu YOLO Vision 2024 etkinlik özeti tüm önemli çıkarımları kapsıyor! 

Ultralytics YOLO11'in YOLO Vision'daki lansmanı

YOLO Vision 2024 öncesinde tanıtımı yapılan ürün, Ultralytics'in Kurucusu ve CEO'su Glenn Jocher'in ilk açılış konuşması sırasında yaptığı duyuruyla nihayet ortaya çıktı. Glenn tanıttı Ultralytics YOLO11birkaç aydır geliştirilmekte olan yeni nesil bilgisayarla görme modellerini işaret ediyordu. Lansmanın heyecanına katkıda bulunan Glenn, daha sonra The Ravit Show 'a röportaj verdi ve YOLO11'in geliştirilmesiyle ilgili görüşlerini 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 fizik alanındaki ilk çalışmalarının bilgisayarla görmedeki nesne tespitine nasıl benzediğini anlattı. Merakı ve en son teknoloji üzerinde çalışma dürtüsü nihayetinde Ultralytics YOLOv5. Glenn konuşması boyunca açık kaynak topluluğu içinde işbirliğinin ve katkıda bulunmanın önemini vurguladı ve geri bildirimde bulunarak YOLOv5 'in geliştirilmesine yardımcı olan dünya çapındaki geliştiricilere teşekkür etti. Ultralytics YOLOv8 zaman içinde.

Daha sonra Ultralytics YOLO11 ' in temel özelliklerini tanıttı ve önceki modellerden daha hızlı, daha doğru ve daha verimli olduğunu açıkladı. Aslında, YOLO11m, YOLOv8m 'den %22 daha az parametre kullanmasına rağmen COCO veri setinde daha iyi doğruluk sağlayarak YOLO11 'i hız ve doğruluğun temel olduğu gerçek zamanlı uygulamalar için mükemmel hale getiriyor.

Glenn lansmanın ölçeğini şu sözlerle vurguladı: "Beş farklı görev için beş farklı boyutta, 25'i açık kaynak olmak üzere toplam 30 model lanse ediyoruz. Bu görevler görüntü sınıflandırma, nesne algılama, örnek segmentasyonu, poz tahmini ve yönlendirilmiş sınırlayıcı kutulardır." Kurumsal tarafta ise önümüzdeki ay, 1 milyon görüntüden oluşan tescilli bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş sağlam modellerin kullanıma sunulacağını duyurdu. Söylemeye gerek yok ki, bu duyuru etkinliğe yüksek bir notla başladı ve katılımcıları YOLO11 'in üretim ve sürücüsüz otomobiller gibi alanlarda yenilik yapma potansiyeli hakkında daha fazla bilgi edinmeye hevesli bıraktı.

YOLO Vision'da panel tartışmaları: Bir yapay zeka konferansı

YOLO Vision 2024'te Oisin Lunny'nin moderatörlüğünde gerçekleştirilen panel tartışmalarında yapay zeka, bilgisayarla görme ve topluluk oluşturma konularında çeşitli görüşler sunuldu. 

İlk panelde Glenn Jocher, Jing Qiu ( Ultralytics'te YOLO modellerinin geliştirilmesinde kilit rol oynayan bir isim) ve Tsinghua Üniversitesi'nden Ao Wang yer aldı. YOLOv10. Panelde, üretken yapay zeka ve bilgisayarla görme alanlarındaki son gelişmeler tartışıldı; benzerliklerine, farklılıklarına ve her bir alanın diğeri üzerindeki etkisine odaklanıldı. Büyük dil modellerinin (LLM' ler) son zamanlardaki yükselişine rağmen panel, geleneksel bilgisayarla görmenin sağlık gibi sektörlerdeki belirli görevler için hala gerekli olduğunu belirtti. 

Bir sonraki panel, konuşmacılarla birlikte kadınların yapay zeka liderliğinde karşılaştıkları zorlukları ele aldı: Ultralytics Büyüme Direktörü Paula Derrenger, SaaS eski CPO ve COO'su 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 rolleri ararken proaktif adımlar atması gerektiğini tartıştılar. Hernandez, "Proaktif olun, bir şeylerin sizin için olmasını beklemeyin" tavsiyesinde bulunarak dinleyiciler arasındaki kadınları kendilerini ortaya koymaya ve fırsatları aktif bir şekilde takip etmeye teşvik etti. Panelde ayrıca daha destekleyici çalışma ortamları yaratmanın değeri de tartışıldı.

‍

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'da yapay zeka inovasyonlarının gerçek dünya örnekleri

YV24'teki birkaç konuşma, YOLO modellerinin çeşitli sektörlerdeki gerçek dünya zorluklarını çözmek için nasıl uygulandığına ışık tuttu. AI Master Group podcast'inin sunucusu Jim Griffin, drone gözetimi yoluyla Kaliforniya kıyı şeridi boyunca köpekbalığı hareketlerini izlemek içinYOLOv8 modellerini kullanan bir projeden bahsetti. Sistem cankurtaranları, sörf dükkânı sahiplerini ve ebeveynleri uyararak okyanusun 200 fit yukarısından köpekbalıklarını tespit ederek sahile gidenlerin 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 'tan David Scott da bilgisayarla görmenin basit nesne tespitinden davranış analizine doğru genişlemesini ele aldı. Konuşmasında, büyükbaş hayvan davranışlarının izlenmesi ve perakende mağazalarındaki şüpheli faaliyetlerin belirlenmesi 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 fikirleri ateşlemek için nasıl bir araya geldiğine odaklanan farklı konuşmalara da yer verdi. gibi şirketlerden uzmanlar Intel, Sony ve NVIDIAYOLO modellerini uç cihazlara dağıtma ve performansı optimize etme konularını ele aldı. Intel 'den Dmitriy Pastushenkov ve Adrian Boguszewski, donanımlarının NPU, CPU ve GPU'da YOLO modellerini nasıl desteklediğini anlatırken 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 kullanma hakkında konuştu. 

‍

Qualcomm gibi diğer şirketler, Hugging Faceve Lightning AIda 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 kaynak araçlarının YOLOv8 gibi modellerin çeşitli iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre edilmesini nasıl sağladığını anlatırken, Lightning AI'dan Luca Antiga geliştiricilerin daha hızlı prototip oluşturma ve yineleme için YOLOv8 gibi modelleri kod düzeyinde nasıl kolayca dahil edebilecekleri konusunda bize yol gösterdi.

Madrid'de bir hafta: YOLO Vision ağ oluşturma oturumları

YV24'ten önceki hafta Ultralytics ekibi Madrid'de atölye çalışmaları, ortak toplantılar ve tesis dışı etkinliklerin bir karışımı için bir araya geldi. Bu faaliyetler işin ötesine geçerek daha güçlü ilişkileri besledi ve etkinlik öncesinde olumlu bir atmosfer yarattı. Kutlama amaçlı bir afterparty ile sona eren etkinlikte katılımcılar ve konuşmacılar ağ kurma, önemli çıkarımları paylaşma ve gelecekteki işbirliklerini keşfetme fırsatı buldular. Ekip çalışması ve dostluğun birleşimi YV24'ü profesyonel bir başarı ve her yönüyle unutulmaz bir deneyim haline getirdi.

‍

YOLO Vision yapay zeka inovasyonları ve ileride olacaklar

YV24 inovasyon, işbirliği ve bilgisayarla görmenin geleceğine bakışı bir araya getirdi. YOLO11'in lansmanı, ilgi çekici paneller ve yapay zeka donanımı ve uç çözümler üzerine tartışmalarla etkinlik, Vision AI'nın nasıl bir fark yaratabileceğine ve teknolojinin yapay zekadaki gelişmelere ayak uydurmak için nasıl değiştiğine odaklandı. Ayrıca topluluk içindeki bağlantıları da güçlendirdi. Uzmanlar ve meraklılar fikirlerini paylaştı ve bilgisayarla görmenin ve YOLO'nun potansiyelini keşfetti. Etkinlik, Ultralytics kapüşonlarının kapışıldığı eğlenceli bir bilgi yarışması oturumuyla sona erdi ve herkesi gelecekte 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. 🚀