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

Yapay zeka ve bilgisayarlı görü topluluğu, Ultralytics'in yıllık hibrit vizyon yapay zeka etkinliği YOLO Vision 2025 (YV25) için 25 Eylül'de bir araya geldi. Londra'da The Pelligon'da düzenlenen ve dünya çapında canlı yayınlanan etkinlik; Ultralytics YOLO26 gibi yeni yenilikler hakkında fikir paylaşımında bulunmak ve bilgi edinmek üzere araştırmacılardan, mühendislerden ve yapay zeka meraklılarından oluşan çok yönlü bir grubu ağırladı.

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

YV25, katılımcıları bağlantı kurmaya, paylaşımda bulunmaya ve etkinlikten en iyi şekilde yararlanmaya teşvik ederek günün tonunu belirleyen sunucumuz Oisin Lunny'nin açılış konuşmasıyla başladı. Onun da ifade ettiği gibi, “YOLO Vision 2025; açık kaynaklı vizyon yapay zeka topluluğunu veri, makine öğrenimi ve bilgisayarlı görü gelişmelerine odaklanmak için bir araya getiren 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!

Tek bir GPU'dan 30 milyon dolarlık A Serisi finansmana#

Etkinliğe giden süreçte yeni ürün lansmanı etrafında büyük bir heyecan vardı ve Kurucumuz ile CEO'muz Glenn Jocher bu enerji üzerine inşa yaparak güne başladı.

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 yakın zamanda 30 milyon dolarlık A Serisi finansman turunu kapattığından bahsetti. Bu yatırımın; şirketin ekibi büyümesine, araştırmaları genişletmesine ve bilgisayarlı görünün sınırlarını zorlamaya devam etmek için gereken bilgi işlem kaynaklarını güvence altına almasına olanak tanıyarak büyümenin bir sonraki aşamasını nasıl destekleyeceğini açıkladı.

Ultralytics 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.

Ultralytics YOLO26, gerçek dünyadaki kullanım için pratik kalırken performansı ileriye taşımak için geliştirilmiştir. En küçük sürüm, CPU'larda şimdiden %43'e kadar daha hızlı çalışırken doğruluğu da artırmaya devam ediyor; bu da onu mobil cihazlardan büyük kurumsal sistemlere kadar uygulamalar için ideal kılıyor. YOLO26, ekim ayı sonuna kadar halka açık olarak sunulacak.

İşte YOLO26'nın temel özellikleri ne kısa bir bakış:

• Basitleştirilmiş mimari: Modelleri daha önce yavaşlatan Distribution Focal Loss (DFL) modülü kaldırıldı. Ultralytics YOLO26 artık doğruluktan ödün vermeden daha verimli çalışıyor.
• Daha hızlı tahminler: Ultralytics YOLO26, Non-Maximum Suppression (NMS) adımını atlama seçeneği sunarak sonuçları daha hızlı sunmasını sağlar ve gerçek zamanlı dağıtımı kolaylaştırır.
• 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.

Ultralytics platformuna ilk bakış#

YOLO26'yı tanıttıktan sonra Glenn, ürün mühendisliği başkanımız Prateek Bhatnagar'ı ufuktaki bir sonraki proje olan Ultralytics Platform'un demosunu yapması için sahneye davet etti. Tüm bilgisayarlı görü iş akışını basitleştirmek için oluşturulan platform; veri kümelerini, etiketlemeyi, eğitimi, dağıtımı ve izlemeyi tek bir yerde buluşturmayı 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.

Uç dağıtım konulu panel tartışmasından içgörüler#

YV25'in bir diğer önemli noktası da Oisin Lunny'nin moderatörlüğünü yaptığı uç nokta dağıtımı paneliydi. 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. Ultralytics Python paketi tam da 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."

İnovasyonu 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.

Bilgisayarlı 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 açılış konuşmasında, Ultralytics YOLO modellerini kompakt RDK X5 kartlarıyla (küçük bir gömülü yapay zeka vizyon modülü) eşleştirmenin robotların gelişmiş vizyon modellerini gerçek zamanlı olarak çalıştırmasını nasıl sağladığını gösterdi. Canlı demosu, robotiğin laboratuvar deneylerinden pratik, yapay zeka destekli sistemlere dönüşerek ne kadar yol kat ettiğini 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, uç noktada vizyon yapay zekası dağıtmanın zorluklarını ve fırsatlarını vurguladı. Canlı demolar aracılığıyla, Axelera AI'ın Metis AI İşleme Birimlerinin (AIPU) çok düşük güçte yüksek performans sunmak için RISC-V ile dijital bellek içi bilişimi nasıl birleştirdiğini açıkladılar. M.2 ve PCIe gibi tanıdık form faktörlerinde paketlenen platformun donanım-yazılım ortak tasarımı, uç yapay zekayı ölçeklendirmeyi hem pratik hem de verimli hale getiriyor.

Hugging Face'ten Merve Noyan ise bir başka oturumda, modellerin görüyü metin, ses ve diğer girdilerle birleştirdiği çok modlu yapay zekanın yükselişini inceledi. Belge analizinden somutlaştırılmış aracılara kadar uzanan kullanım örneklerinden bahsetti ve açık kaynaklı inovasyonun yapay zeka benimsenmesini nasıl hızlandırdığını vurguladı.

Teknik ilerlemeyi insani değerlerle dengeleme#

YV25 ilham verici büyük resim konuşmalarına yer verirken, son derece pratik oturumlara da ev sahipliği yaptı. Lightning AI'dan Jiri Borovec, PyTorch Lightning ve çoklu GPU desteği ile Ultralytics YOLO modellerinin nasıl eğitileceğini ve ince ayardan geçirileceğini 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.

Madalyonun diğer yüzünde konuşmacılar dinleyicileri yapay zekanın toplumdaki daha geniş rolü üzerine düşünmeye çağırdı. Futurist, hümanist ve The Futures Agency'nin CEO'su Gerd Leonhard açılış konuşmasında, “teknoloji biz onu kullana dek ahlaki olarak nötrdür” diyerek asıl sorunun sadece yapay zekanın ne yapabileceği değil, ne yapması gerektiği olduğunun altını çizdi. İndirgemecilik ve gerçeksizlik gibi tuzaklara düşmeye karşı uyarıda bulundu ve insanlığın uzun vadeli çıkarlarına gerçekten hizmet eden bir yapay zeka çağrısı yaptı.

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

Bu sorumluluk odaklı yaklaşım, Oxford Üniversitesi'nden gizlilik ve güvenliği vurgulayan Carissa Véliz ile yapılan bir nehir söyleşisinde devam etti. Açık kaynak topluluklarının kodu denetlemek ve iyileştirmek için hayati önem taşıdığını, etik ile tasarımın birbirinden ayrılamaz olduğunu belirtti. Mesajı netti: geliştiriciler kötüye kullanımı öngörmeli ve insan onurunu ve sosyal refahı ön plana koyan sistemler inşa etmelidir.

Londra'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 bizzat bir araya gelmek harika bir fırsattı. Üyeleri dünyanın dört bir yanına yayılmış durumdayken, 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.

Görü 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 depolarımıza katıl. Tarımda bilgisayarlı görü ve robotikte yapay zeka alanındaki diğer uygulamaları keşfetmek için çözümler sayfalarımızı ziyaret et. Lisanslama seçeneklerimizi incele ve bilgisayarlı görüye bugün başla!