YOLO VISION 2022: Biên giới mới của AI thị giác
Khám phá những hiểu biết từ YOLO VISION 2022 với các bài nói chuyện về AI trong nhiều ngành công nghiệp và những tiến bộ mới nhất trong học máy từ các chuyên gia của Ultralytics.
YOLO VISION đầu tiên của chúng tôi đã diễn ra vào ngày 27 tháng 9 năm 2022. Từ việc ứng dụng AI trong ngành công nghiệp ô tô đến phân tích thời gian thực trong sản xuất trái cây, chúng tôi đã lắng nghe những bài chia sẻ đầy cảm hứng từ cộng đồng người dùng YOLOv5.
Điều làm nên sự đặc biệt của sự kiện này chính là sự đa dạng về nền tảng chuyên môn của các diễn giả. Cùng với đại diện từ 18 công ty tham gia, các diễn giả đã mang đến những góc nhìn chuyên sâu từ mọi khía cạnh của quy trình ML. Trong số đó có các đối tác của chúng tôi như Comet, Deci, ClearML, Paperspace và Roboflow, cùng với các tên tuổi khác trong không gian mã nguồn mở như Baidu, Meituan và OpenMMLabs của Trung Quốc.
Link to this sectionĐịnh nghĩa lại trạng thái tiên tiến (SOTA) với YOLOv5#
Bạn có tò mò về câu chuyện đằng sau sự ra đời của YOLOv5 và phương pháp luận được sử dụng cho R&D?
Hãy cùng đi sâu vào chi tiết về phương pháp tiếp cận toàn diện được sử dụng để lựa chọn các kiến trúc tốt nhất với Glenn Jocher, Người sáng lập & CEO của Ultralytics, và Ayush Chaurasia, Kỹ sư ML của chúng tôi.
Các kiến trúc model tuyệt vời như YOLOv5 đóng vai trò quan trọng trong việc đạt được kết quả hữu ích trong machine learning. Tuy nhiên, chất lượng của model chỉ tốt bằng chất lượng tập dữ liệu (dataset) của nó. Joseph Nelson, CEO & Đồng sáng lập tại đối tác Roboflow của chúng tôi, đã minh chứng tác động của chất lượng tập dữ liệu đối với kết quả sản xuất. Những thông tin này được đúc kết từ hơn 10.000 tác vụ huấn luyện thị giác và cộng đồng mã nguồn mở của Roboflow Universe với hơn 90.000 tập dữ liệu.
Trong phiên làm việc của mình, Joseph cũng đã nêu bật những khác biệt chính giữa nghiên cứu và sản xuất, giúp các lập trình viên tối ưu hóa tập dữ liệu để đạt được kết quả ý nghĩa nhanh hơn.
Tìm hiểu về chất lượng tập dữ liệu và tác động của nó trong việc đưa model CV của bạn vào giá trị sản xuất thực tế!
Link to this sectionCác phương pháp tốt nhất để xác thực ML Model và dữ liệu trước khi triển khai#
Mọi phần mềm truyền thống ngày nay đều phải trải qua các bài kiểm tra toàn diện trước khi triển khai, giúp giảm thiểu đáng kể rủi ro lỗi trong quá trình vận hành.
Làm cách nào chúng ta có thể áp dụng những ý tưởng này vào thế giới ML vốn định hướng theo thống kê?
Aishwarya Srinivasan, Nhà khoa học dữ liệu tại Google & Người ủng hộ nhà phát triển mã nguồn mở tại Deepchecks, chia sẻ về sự phấn khích khi xây dựng các giải pháp giải quyết những thách thức thực tế. Tại Google, cô xây dựng các giải pháp machine learning cho các yêu cầu của khách hàng, tận dụng các sản phẩm cốt lõi của Google bao gồm TensorFlow, DataFlow và AI Platform.
Aishwarya đã tham gia YOLO VISION cùng chúng tôi để thảo luận về các phương pháp tốt nhất và mẹo thực tế để kiểm thử và phân tích model một cách thấu đáo. Hãy xem buổi chia sẻ của cô ấy để hiểu sự khác biệt giữa Kiểm thử phần mềm và Kiểm thử ML.
Link to this sectionCác dự án mã nguồn mở thúc đẩy tương lai của AI thị giác máy tính#
Chúng tôi đã tổ chức một phiên thảo luận đột phá, quy tụ các thành viên khác trong gia đình kiến trúc YOLO cũng như các kiến trúc AI thị giác mã nguồn mở hàng đầu khác.
Tại đây, YOLOv6 của Meituan, MMDetection của OpenMMLab CN, và PaddlePaddle của Baidu, Inc. đã cùng tham gia với YOLOv5 của Ultralytics để thảo luận về các dự án mã nguồn mở đang định hình tương lai của AI thị giác.
Đây là lần đầu tiên các repository AI thị giác hàng đầu này cùng chia sẻ một sân khấu. Nếu bạn đã bỏ lỡ phiên thảo luận này, hãy xem video nơi Bo Zhang, Glenn Jocher, Guanzhong Wang, Wenwei Zhang và Yixin Shi thảo luận về lựa chọn framework, thiết kế, sự phát triển cấu trúc repository và hơn thế nữa!
Như CEO Glenn Jocher của chúng tôi nói: “Tất cả chúng tôi đều học hỏi được từ công cụ và trải nghiệm của nhau.”
Link to this sectionDữ liệu hình ảnh đang bùng nổ#
Các hệ thống quản lý dữ liệu hình ảnh đang thiếu hụt ở mọi khía cạnh: lưu trữ, chất lượng, tìm kiếm, phân tích và trực quan hóa. Hệ quả là các công ty và nhà nghiên cứu đang mất đi độ tin cậy của sản phẩm, tốn kém thời gian làm việc, lãng phí tài nguyên lưu trữ, điện toán và quan trọng nhất là khả năng khai thác toàn bộ tiềm năng từ dữ liệu của họ.
Trong bài chia sẻ này, Dr. Danny Bickson đã hướng dẫn cách giải quyết vấn đề này với công cụ GitHub miễn phí phổ biến của ông, Fastdup.
Fastdup là một công cụ giúp thu thập thông tin từ một tập hợp hình ảnh lớn. Nó có thể phát hiện các bất thường, hình ảnh trùng lặp hoặc gần như trùng lặp, các cụm tương đồng, đồng thời học hành vi thông thường và tương tác tạm thời giữa các hình ảnh. Công cụ này có thể được sử dụng để lấy mẫu thông minh cho tập dữ liệu chất lượng cao hơn, loại bỏ ngoại lệ và phát hiện sự mới lạ của thông tin mới cần gửi đi để gắn nhãn.
Là một chuyên gia về phân tích dữ liệu lớn và machine learning quy mô lớn, Danny Bickson có hơn 15 năm kinh nghiệm trong ngành công nghệ cao. Bạn có thể biết đến ông qua Turi, một nền tảng machine learning tạo ra các sản phẩm phân tích dữ liệu lớn cho người dùng. Năm 2016, Turi được Apple mua lại, nơi Dr. Danny Bickson đã làm việc với tư cách là Quản lý cấp cao về Khoa học dữ liệu trong nhiều năm.
Link to this sectionCánh cửa dẫn đến AI thị giác của bạn#
Cuối cùng, chúng tôi rất vinh dự được chính thức công bố sự ra mắt của Ultralytics Platform!
Ultralytics Platform là giải pháp no-code của chúng tôi để huấn luyện và triển khai các model AI chỉ trong ba bước dễ dàng! Hãy hiện thực hóa các model của bạn bằng cách chọn dữ liệu để nó học hỏi.
Các chuyên gia và là người tạo ra các công cụ này, Kalen Michael và Sergio Sánchez, đã cùng chúng tôi trải nghiệm một vòng Ultralytics Platform và giải thích tất cả các tính năng và chức năng. Tìm hiểu thêm về Ultralytics Platform và bắt đầu tạo model của bạn miễn phí!
Tìm tất cả các phiên ghi hình trên kênh YouTube của chúng tôi!
Chúng tôi rất hào hứng với số lượng người tham dự YOLO VISION và rất vui khi tạo ra một sự kiện nơi các chuyên gia từ khắp nơi trên thế giới có thể tham gia để tìm hiểu về AI thị giác. Hãy cập nhật thông tin cùng chúng tôi bằng cách theo dõi trên mạng xã hội. Hẹn gặp lại các bạn vào năm sau tại YOLO VISION 2023!
