Roboflow về xây dựng với mã nguồn mở và Ultralytics YOLOv8

Chúng tôi rất vui mừng được chia sẻ những điểm chính trong bài nói chuyện của Joseph Nelson tại YOLO VISION 2023 (YV23), được tổ chức tại Google for Startups Campus ở Madrid.

Joseph, Đồng sáng lập & CEO của Roboflow, đã đi sâu vào các mô hình nền tảng, hợp tác mã nguồn mở và lĩnh vực hấp dẫn của Ultralytics YOLOv8. Roboflow là một nền tảng trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các bộ dữ liệu và mô hình thị giác máy tính hàng đầu, tự hào với hơn một phần tư triệu nhà phát triển tận dụng các công cụ của họ.

Tại sao lại là thị giác máy tính?

Joseph đã đưa chúng ta vào một hành trình khám phá bản chất của thị giác máy tính. Về cốt lõi, thị giác máy tính là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính, tập trung vào việc cho phép máy tính xử lý hình ảnh và video, trích xuất dữ liệu và thông tin từ chúng để sau đó phân tích khi cần thiết. 

Nói một cách ngắn gọn, nó biến mọi thứ chúng ta thấy thành phần mềm, phù hợp với sứ mệnh làm cho thế giới có thể lập trình được. Các ứng dụng là vô tận, từ việc tăng cường quản lý hàng tồn kho bán lẻ đến tạo ra các bộ lọc Snapchat vui nhộn.

Joseph đã chia sẻ những ví dụ thú vị về các dự án được hỗ trợ bởi thị giác máy tính. Chúng rất đa dạng, từ robot diệt cỏ bằng lửa và máy tập thể dục cho mèo (bao gồm cả đèn laser!) đến máy bay không người lái điều hướng hình ảnh trên không để phát hiện các vật phẩm như tấm pin mặt trời, bộ điều khiển OBS tự động và thậm chí cả một công cụ giúp chúng ta thoát khỏi trò Rick Roll khét tiếng.

Các mô hình nền tảng: Thay đổi cuộc chơi

Bài nói chuyện đã tiết lộ sự thay đổi mô hình do các mô hình nền tảng mang lại, phác thảo ba kịch bản:

• Các mô hình sẵn sàng sử dụng: Bạn có thể sử dụng các mô hình hiện có như CLIP của OpenAI cho các tác vụ như lọc nội dung và chú thích hình ảnh. Đây trở thành một lựa chọn lý tưởng khi các yêu cầu về thời gian thực không quá quan trọng và có quyền truy cập vào sức mạnh tính toán đáng kể.

• Các mô hình cần một chút trợ giúp: Người ta có thể sử dụng các mô hình như grounding dyno của Roboflow để tự động gắn nhãn và tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể. Nó hoàn hảo cho các trường hợp như xác định loài, trong đó một mô hình cơ sở có thể được tăng cường cho các nhu cầu cụ thể của miền.

• Xây dựng từ đầu: Nơi bạn có một quy trình làm việc truyền thống liên quan đến thu thập dữ liệu tùy chỉnh, huấn luyện mô hình và cải tiến liên tục. Đây là một giải pháp phù hợp cho các vấn đề cụ thể của miền với các yêu cầu tính toán không giới hạn hoặc thời gian thực.

Mở khóa các khả năng với Ultralytics

Joseph nhấn mạnh sức mạnh của Ultralytics trong việc tăng tốc quy trình làm việc, giúp xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình dễ dàng hơn. Ultralytics đóng vai trò là một trung tâm cho các bộ dữ liệu mã nguồn mở, mô hình và vô số tài nguyên vô giá như công cụ SaaS không cần mã Ultralytics HUB.

Tóm lại

Joseph kết luận, khuyến khích cộng đồng khám phá các công cụ này, chia sẻ kinh nghiệm và tiếp tục định hình tương lai của thị giác máy tính. Hãy cùng nhau bắt tay vào cuộc hành trình này, tạo ra các giải pháp sáng tạo và vượt qua các ranh giới của AI.

Tìm hiểu thêm về Mã nguồn mở với việc triển khai YOLOv8 tại đây!