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 diễn ra vào ngày 27 tháng 9 năm 2022. Từ sự xuất hiện của AI trong ngành công nghiệp ô tô đến phân tích thời gian thực về sản xuất nông sản, chúng tôi đã lắng nghe những bài chia sẻ đầy cảm hứng từ những người dùng YOLOv5 trên mọi lĩnh vực.
Điều làm cho sự kiện này trở nên đặc biệt là sự đa dạng về nền tảng của các speakers. Cùng với đại diện từ 18 công ty tham gia, các diễn giả đã mang đến những góc nhìn từ mọi khía cạnh của quy trình ML. Trong số đó có các công ty đối tác của chúng tôi như Comet, Deci, ClearML, Paperspace, và Roboflow, cùng với những tên tuổi khác trong không gian mã nguồn mở như các gã khổng lồ Trung Quốc Baidu, Meituan và OpenMMLabs.
Định nghĩa lại mức tối tân (state-of-the-art) với Ultralytics YOLOv5#
Bạn tò mò về câu chuyện đằng sau quá trình tạo ra Ultralytics YOLOv5 và phương pháp luận được sử dụng cho R&D?
Đi sâu vào chi tiết của phương pháp tiếp cận toàn diện được sử dụng để chọn các architecture tốt nhất cùng với Glenn Jocher, Người sáng lập kiêm CEO của chúng tôi tại Ultralytics, và Ayush Chaurasia, Kỹ sư ML của chúng tôi.
Các kiến trúc model tuyệt vời như Ultralytics YOLOv5 đóng vai trò cốt lõi để thu được kết quả hữu ích trong machine learning. Tuy nhiên, model chỉ tốt khi dữ liệu của chúng đủ tốt. Joseph Nelson, CEO & Đồng sáng lập tại đối tác Roboflow của chúng tôi, đã chứng minh tác động của chất lượng tập dữ liệu đối với kết quả triển khai thực tế. Những thông tin này được đúc kết từ hơn 10.000 tác vụ huấn luyện thị giác máy tính và cộng đồng mã nguồn mở 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!
Các 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, Data Scientist tại Google kiêm Open Source Developer Advocate tại Deepchecks, chia sẻ về sự hào hứng đằng sau việc xây dựng các giải pháp có khả năng giải quyết các thách thức trong thế giới thực. Tại Google, cô xây dựng các giải pháp machine learning cho các trường hợp sử dụng 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.
Các 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 vision AI hàng đầu này cùng chia sẻ một sân khấu. Nếu bạn bỏ lỡ panel này, hãy xem video này nơi Bo Zhang, Glenn Jocher, Guanzhong Wang, Wenwei Zhang và Yixin Shi thảo luận về sự lựa chọn các framework, thiết kế, sự tiến hóa của cấu trúc repository, và nhiều nội dung khác!
Như CEO Glenn Jocher của chúng tôi nói: “Tất cả chúng tôi đều học hỏi được từ công cụ và trải nghiệm của nhau.”
Dữ 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 thuyết trình này, Dr. Danny Bickson đã hướng dẫn chúng ta cách giải quyết vấn đề này bằng công cụ GitHub miễn phí rất 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 big data 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 từ Turi, một platform machine learning tạo ra các sản phẩm phân tích big data cho người dùng. Vào năm 2016, Turi đã được Apple mua lại, nơi Dr. Danny Bickson làm việc với tư cách là Senior Data Science Manager trong vài năm.
Cánh cửa dẫn đến AI thị giác của bạn#
Và cuối cùng, chúng tôi rất vui mừng được chính thức thông báo ra mắt Ultralytics Platform của mình!
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 nhà sáng tạo công cụ của chúng tôi, Kalen Michael và Sergio Sánchez, đã dẫn dắt chúng ta đi qua một lượt trải nghiệm Ultralytics Platform và giải thích tất cả các tính năng cũng như chức năng. Tìm hiểu thêm về Ultralytics Platform và start creating your models for free!
Tìm tất cả các phiên đã ghi lại trên YouTube channel của chúng tôi!
Chúng tôi rất phấn khích với số lượng người tham dự YOLO VISION và hạnh phúc khi tạo ra một sự kiện nơi các chuyên gia từ khắp nơi trên thế giới có thể tham gia để tìm hiểu về vision AI, hãy cập nhật thông tin mới nhất từ chúng tôi bằng cách theo dõi chúng tôi trên social media. Hẹn gặp lại bạn vào năm tới tại YOLO VISION 2023!
