Ultralytics'in YOLO Vision 2025'ten önemli öne çıkanları!

Yapay zeka ve bilgisayarlı görü topluluğu, Ultralytics'in her yıl düzenlediği hibrit yapay zeka etkinliği YOLO Vision 2025 (YV25) için 25 Eylül'de bir araya geldi. Londra'da The Pelligon'da düzenlenen ve dünya çapında yayınlanan etkinlik, araştırmacıları, mühendisleri ve yapay zeka meraklılarını fikir paylaşımında bulunmaları ve Ultralytics YOLO26 gibi yeni yenilikler hakkında bilgi edinmeleri için ağırladı.

Dördüncü yılını kutlayan etkinlik, erişim ve etki açısından büyümeye devam etti. YV25 canlı yayını şimdiden 6.800'den fazla izlenme, 49.000'in üzerinde gösterim elde etti ve yaklaşık 2.000 saatlik izlenme süresine ulaştı.

YV25, günün tonunu belirlemek için katılımcıları bağlantı kurmaya, paylaşmaya ve etkinlikten en iyi şekilde yararlanmaya teşvik eden sunucumuz Oisin Lunny'nin açılış konuşmasıyla başladı. Kendisinin de belirttiği gibi, "YOLO Vision 2025, açık kaynaklı görü yapay zeka topluluğunu veri, makine öğrenimi ve bilgisayarlı görü ilerlemelerine odaklanmak için birleştiren bir konferanstır."

Bu makalede, ürün lansmanı, ana konuşmalar, bir panel, canlı demolar ve günü özel kılan topluluk anları da dahil olmak üzere YOLO Vision 2025'in önemli noktalarını özetleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Link to this sectionTek bir GPU'dan 30 milyon dolarlık A Serisi finansmana#

Etkinliğe giden süreçte, yeni ürün lansmanı etrafında çok fazla heyecan vardı ve Kurucumuz ve CEO'muz Glenn Jocher, günü bu enerjinin üzerine inşa ederek başlattı.

Ultralytics'in yolculuğunu paylaşarak, 2020'de MacBook'una takılı tek bir 1080 Ti üzerinde deneyler yaptığını anlattı; bugün artık eskimiş bir kurulum. Ultralytics, bu mütevazı başlangıçlardan, YOLO modelleriyle desteklenen günlük milyarlarca çıkarımla küresel bir topluluğa dönüştü.

Glenn ayrıca Ultralytics'in kısa süre önce kapattığı 30 milyon dolarlık A Serisi yatırım turundan da bahsetti. Bu yatırımın, ekibi büyütmesine, araştırmaları genişletmesine ve bilgisayarlı görünün sınırlarını zorlamaya devam etmek için gereken bilişim kaynaklarını güvence altına almasına olanak tanıyarak büyümenin bir sonraki aşamasını nasıl destekleyeceğini açıkladı.

Link to this sectionUltralytics YOLO26: Daha iyi, daha hızlı, daha küçük bir YOLO modeli#

Glenn daha sonra Ultralytics'ten iki yeni çalışma duyurdu. İlki, daha küçük, daha hızlı ve daha verimli olacak şekilde tasarlanırken daha da yüksek doğruluk elde eden, Ultralytics YOLO ailesinin en yeni modeli olan Ultralytics YOLO26. İkincisi ise, bilgisayarlı görü çözümleri oluşturmayı her zamankinden daha kolay hale getirmek için veri, eğitim, dağıtım ve izlemeyi birleştiren yeni, uçtan uca bir SaaS çalışma alanı olan Ultralytics Platformu; yakın gelecekte duyurulması bekleniyor.

Şekil 1. Glenn Jocher, YOLO Vision 2025 sahnesinde Ultralytics YOLO26'yı duyuruyor.

YOLO26, gerçek dünya kullanımı için pratik kalırken performansı ileriye taşımak üzere oluşturuldu. En küçük sürümü, CPU'larda %43'e kadar daha hızlı çalışırken yine de doğruluğu artırıyor, bu da onu mobil cihazlardan büyük kurumsal sistemlere kadar uygulamalar için ideal kılıyor. YOLO26, Ekim ayı sonuna kadar genel kullanıma sunulacak.

YOLO26'nın temel özelliklerine kısa bir bakış:

• Kolaylaştırılmış mimari: Modelleri daha önce yavaşlatan Dağılımsal Odak Kaybı (DFL) modülü kaldırıldı. YOLO26 artık doğruluğu feda etmeden daha verimli çalışıyor.
• Daha hızlı tahminler: YOLO26, NMS (Non-Maximum Suppression) adımını atlama seçeneği sunarak sonuçları daha hızlı iletmesini sağlıyor ve gerçek zamanlı dağıtımı kolaylaştırıyor.
• Küçük nesneleri tespit etmede daha iyi: Yeni eğitim yöntemleri, özellikle karmaşık sahnelerdeki küçük ayrıntıları tespit ederken kararlılığı artırıyor ve doğruluğu önemli ölçüde yükseltiyor.
• Daha akıllı eğitim: Yeni MuSGD iyileştiricisi, iki eğitim tekniğinin güçlü yönlerini birleştirerek modelin daha hızlı öğrenmesine ve daha yüksek doğruluğa ulaşmasına yardımcı oluyor.

Link to this sectionUltralytics platformuna ilk bakış#

YOLO26'yı tanıttıktan sonra Glenn, Ürün Mühendisliği Başkanımız Prateek Bhatnagar'ı ufuktaki bir sonraki proje olan Ultralytics Platformu'nu demo etmeye davet etti. Tüm bilgisayarlı görü iş akışını basitleştirmek için oluşturulan platform, veri setlerini, etiketlemeyi, eğitimi, dağıtımı ve izlemeyi tek bir yerde toplamayı amaçlıyor.

Prateek bunu bir arabayı modifiye etmeye benzetti: lastikler, motorlar ve şanzımanlar için farklı dükkanlara gitmek yerine, her şey tek bir garajda hallediliyor. Aynı şekilde platform, geliştiricilere bir görü yapay zeka modelinin tüm yaşam döngüsünü yönetmeleri için entegre bir çalışma alanı sunuyor.

Demo, veri seti hazırlığını hızlandıran yapay zeka destekli etiketleme araçlarını, hem uzmanlar hem de yeni başlayanlar için özelleştirilebilir eğitim seçeneklerini ve eğitim süreçlerinin gerçek zamanlı izlenmesini sergiledi.

Link to this sectionUç dağıtım konulu panel tartışmasından içgörüler#

YV25'in bir diğer öne çıkan noktası, Oisin Lunny tarafından yönetilen uç dağıtımı konulu bir paneli. Oturumda Sony Semiconductor Solutions'tan Yuki Tsuji, Raspberry Pi'den David Plowman ve Glenn Jocher yer aldı.

Tartışma, yapay zekayı uca taşımanın gecikmeyi nasıl azalttığını, maliyetleri nasıl düşürdüğünü ve gizliliği nasıl iyileştirdiğini araştırdı. Yuki, çıkarımı doğrudan çip üzerinde çalıştırabilen Sony'nin IMX500 sensörünü sergiledi. Bu arada David, Raspberry Pi'nin üretici köklerinden büyük ölçekli ticari uygulamalara nasıl genişlediğinden bahsetti.

Şekil 2. Oisin Lunny, Yuki Tsuji, David Plowman ve Glenn Jocher'ın yer aldığı uç dağıtım konulu panel.

Panel ayrıca geliştiriciler için en büyük engellerden birine de değindi: modellerin farklı cihazlarda sorunsuz çalışmasını sağlamak. İşte Ultralytics Python paketi burada kilit bir rol oynuyor.

Geniş dışa aktarma seçenekleriyle, eğitilmiş bir modeli mobil, gömülü sistemler veya kurumsal donanımlarda üretime taşımayı basit hale getiriyor. Ultralytics, model dönüştürme zahmetini ortadan kaldırarak ekiplerin uyumluluk sorunlarıyla uğraşmak yerine çözüm üretmeye odaklanmalarına yardımcı oluyor.

David'in açıkladığı gibi, "Kötü tecrübelerimden biliyorum ki modelleri dönüştürmek korkunç bir iş ve eğer bunu benim yerime başka biri yaparsa, hayat çok daha kolaylaşıyor. Ultralytics, hikayeyi gerçekten iyileştirdiği ve kullanıcılarımız için değerli bir şey sunduğu nokta tam olarak burası."

Link to this sectionİnovasyonu ve yapay zeka donanımını hızlandırma#

Yapay zeka yazılımındaki gelişmeler donanımla paralel ilerliyor ve birlikte bilgisayarlı görüde yeni bir inovasyon dalgasını yönlendiriyorlar. Ultralytics YOLO gibi modeller doğruluğu ileriye taşımaya devam ederken, gerçek dünyadaki etkileri aynı zamanda üzerinde çalıştıkları platformlara da bağlı.

Örneğin Seeed Studio, Ultralytics YOLO modelleri önceden yüklenmiş reCamera ve XIAO kartları gibi modüler, düşük maliyetli donanımların, geliştiricilerin prototiplemeden gerçek dünya yapay zeka sistemlerine geçmesini nasıl kolaylaştırdığını sergiledi. Bu tür bir donanım-yazılım entegrasyonu, giriş bariyerini düşürüyor ve donanım düzeyindeki inovasyonun benimsemeyi nasıl doğrudan hızlandırdığını gösteriyor.

Donanım-yazılım ortak tasarımının nasıl yeni olanaklar sunduğunu vurgulayan diğer YV25 ana konuşmalarından bazı önemli çıkarımlar şunlardır:

• Kuantizasyon büyük hız kazanımlarının kilidini açıyor: Intel, Ultralytics YOLO modellerini kuantizasyon ile OpenVINO'ya dönüştürmenin çıkarımı sadece 30 dakikada 54 FPS'den 606 FPS'ye nasıl çıkardığını göstererek optimizasyonun gücünü vurguladı.
• Uçtan uca araçlar uç yapay zeka dağıtımını pratik hale getiriyor: NVIDIA, Jetson cihazlarının, TensorRT'nin, Triton Inference Server'ın ve DeepStream SDK'sının, uçta yüksek performanslı görü yapay zekasını dağıtmayı kolaylaştırmak için nasıl birlikte çalıştığını vurguladı.
• Açık ekosistemler prototiplemeyi hızlandırıyor: AMD, geliştiricilerin maliyetleri kontrol ederken prototipten dağıtıma hızla geçmelerine yardımcı olan, GPU'lar ve ROCm yazılım yığını üzerine kurulu uçtan uca platformunu vurguladı.
• Düşük güçlü çipler yapay zekayı kısıtlı cihazlara genişletiyor: DEEPX, kompakt, güç sınırlı sistemlerde gelişmiş çıkarımı etkinleştirmek için 5 watt'ın altında onlarca TOPS sağlayan DX-M1 ve DX-M2 işlemcilerini tanıttı.

Link to this sectionBilgisayarlı görünün son trendleri#

Yazılım ve donanımdaki ilerlemelerin el ele çalışmasıyla, bilgisayarlı görü her zamankinden daha hızlı gelişiyor. Bu paralel gelişmeler sadece doğruluğu ve hızı artırmakla kalmıyor, aynı zamanda görü yapay zekasının gerçek dünyada nasıl dağıtılabileceğini de şekillendiriyor. YV25'te katılımcılar, robotik, uç dağıtım ve çok modlu yapay zeka alanlarındaki uzmanlardan, her biri alanın nereye gittiğine dair farklı bir bakış açısı sunan konuşmaları dinleme şansına sahip oldular.

Örneğin, D-Robotics'ten Michael Hart, ana konuşmasında Ultralytics YOLO modellerini kompakt RDK X5 kartlarıyla (küçük bir gömülü yapay zeka görü modülü) eşleştirmenin robotların gelişmiş görü modellerini gerçek zamanlı olarak çalıştırmasını nasıl sağladığını gösterdi. Canlı demosu, robotiğin laboratuvar deneylerinden pratik, yapay zeka destekli sistemlere ne kadar ilerlediğini gösterdi.

Şekil 3. Michael Hart, günümüzün yapay zeka destekli robotlarının bilgisayarlı görüye nasıl bağımlı olduğunu vurguladı.

Benzer şekilde, Axelera AI'dan Alexis Crowell ve Steven Hunsche, uçta görü yapay zekasını dağıtmanın zorluklarını ve fırsatlarını vurguladılar. Canlı demolar aracılığıyla, Axelera AI'nın Metis Yapay Zeka İşlem Birimlerinin (AIPU'lar), çok düşük güçte yüksek performans sağlamak için RISC-V ve dijital bellek içi hesaplamayı nasıl birleştirdiğini açıkladılar. M.2 ve PCIe gibi tanıdık form faktörlerinde paketlenmiş olan platformun donanım-yazılım ortak tasarımı, uç yapay zekasını ölçeklendirmeyi hem pratik hem de verimli hale getiriyor.

Bir başka oturumda ise Hugging Face'ten Merve Noyan, modellerin görü ile metin, ses ve diğer girdileri birleştirdiği çok modlu yapay zekanın yükselişini inceledi. Belge analizinden somutlaşmış aracılara kadar uzanan kullanım örneklerinden bahsetti ve açık kaynak inovasyonunun yapay zeka benimsemesini nasıl hızlandırdığını vurguladı.

Link to this sectionTeknik ilerlemeyi insani değerlerle dengeleme#

YV25 ilham verici büyük resim konuşmalarının yanı sıra, son derece pratik oturumlara da yer verdi. Lightning AI'dan Jiri Borovec, PyTorch Lightning ve çoklu GPU desteği ile Ultralytics YOLO modellerinin nasıl eğitileceğini ve ince ayar yapılacağını gösteren uygulamalı bir rehber sundu.

Kod örneklerini gözden geçirdi ve açık kaynak araçların, net dokümantasyonun ve esnek çerçevelerin, geliştiricilerin eğitimi ölçeklendirmesini, her aşamayı doğrulamasını ve iş akışlarını kendi projelerine uyarlamasını nasıl kolaylaştırdığını vurguladı. Bu, topluluğun ve erişilebilir araçların bilgisayarlı görüde gerçek ilerleme için ne kadar önemli olduğunun bir hatırlatıcısıydı.

Spektrumun diğer tarafında, konuşmacılar izleyicileri yapay zekanın toplumdaki daha geniş rolü hakkında düşünmeye çağırdı. Fütürist, hümanist ve The Futures Agency CEO'su Gerd Leonhard, ana konuşmasında, "teknoloji biz onu kullanana kadar ahlaki açıdan nötrdür" diyerek, asıl sorunun sadece yapay zekanın ne yapabileceği değil, ne yapması gerektiği olduğunu vurguladı. İndirgemecilik ve gerçek dışılık gibi tuzaklara düşmemek konusunda uyardı ve insanlığın uzun vadeli çıkarlarına gerçekten hizmet eden bir yapay zeka çağrısında bulundu.

Şekil 4. Gerd Leonhard, yapay zeka çözümleri oluştururken onları insan merkezli tutma konusundaki düşüncelerini paylaşıyor.

Bu sorumluluk odağı, gizlilik ve güvenliğe vurgu yapan Oxford Üniversitesi'nden Carissa Véliz ile yapılan bir söyleşiyle devam etti. Açık kaynak topluluklarının kodu kontrol etmek ve iyileştirmek için hayati önem taşıdığını ve etik ile tasarımın birbirinden ayrılamaz olduğunu belirtti. Mesajı netti: geliştiricilerin kötüye kullanımı öngörmeleri ve insan onurunu ve sosyal refahı ön planda tutan sistemler oluşturmaları gerekiyor.

Link to this sectionLondra'da YV25'te ağ kurma#

Konuşmaların ve demolardan bir adım öteye giden YV25, insanların bağlantı kurması için de alan yarattı. Kahve molaları ve öğle yemeği sırasında katılımcılar kaynaştı, deneyimlerini paylaştı, yaklaşımlarını karşılaştırdı ve yeni iş birliklerine kapı araladı.

Ultralytics ekibi için de şahsen tanışmak harika bir fırsattı. Üyeleri dünyanın dört bir yanına dağılmışken, böyle anlar bağları güçlendirmeye ve ilerlemeyi birlikte kutlamaya yardımcı oluyor.

Şekil 5. Ultralytics ekibi, YOLO Vision 2025'teki ilham verici bir günü tamamlıyor.

Gün, katılımcıların rahatlama ve ağ kurmaya devam etme şansı bulduğu bir after-party ile sona erdi. Düşünmek, yeniden şarj olmak ve görü yapay zekasındaki bir sonraki inovasyon bölümüne bakmak için bir andı.

Link to this sectionGörü yapay zekasının sınırlarını birlikte zorlamak#

YOLO Vision 2025, fikirlerin, inovasyonun ve topluluğun bir kutlamasıydı. Ultralytics YOLO26'nın lansmanı ortamı hazırladı, ardından görü yapay zekasının hızlı ilerlemesini ve dünyadaki büyüyen etkisini vurgulayan uç dağıtım ve insan merkezli yapay zeka üzerine ilgi çekici konuşmalar geldi.

Ana konuşma oturumlarının yanı sıra, etkinlik insanları bir araya getirdi. Araştırmacılar, geliştiriciler ve meraklılar deneyimlerini paylaştı, anlamlı sohbetler başlattı ve gelecek için yeni olanaklar keşfetti. Etkinlik, katılımcıların Ultralytics YOLO modellerinin ve bilgisayarlı görünün geleceği konusunda heyecan duymasıyla yüksek bir notla sona erdi.

Yapay zekayı keşfetmeye hazır mısın? Yapay zeka ve bilgisayarlı görü hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza ve GitHub depomuza katıl. Tarımda bilgisayarlı görü ve robotikte yapay zeka uygulamalarını daha fazla keşfetmek için çözüm sayfalarımızı ziyaret et. Lisanslama seçeneklerimize göz at ve bugün bilgisayarlı görü ile çalışmaya başla!