Roboflow 关于使用开源技术和Ultralytics YOLOv8进行构建

我们很高兴与大家分享约瑟夫-尼尔森在马德里Google 初创企业园区举行的YOLO VISION 2023(YV23) 会议上的演讲要点。

Roboflow 的联合创始人兼首席执行官约瑟夫深入探讨了基础模型、开源协作以及令人着迷的 Ultralytics YOLOv8.Roboflow 是一个帮助开发人员构建顶级计算机视觉数据集和模型的平台，拥有超过 25 万名开发人员在使用他们的工具。

为什么选择计算机视觉？

Joseph 带我们踏上了一段探索计算机视觉本质的旅程。 从本质上讲，计算机视觉是人工智能 (AI) 和计算机科学领域的一个分支，专注于允许计算机处理图像和视频，从中提取数据和信息，然后根据需要对其进行分析。 

简而言之，它将我们所看到的一切转化为软件，与使世界可编程的使命相一致。其应用是无限的，从增强零售库存管理到创建有趣的Snapchat滤镜。

约瑟夫分享了由计算机视觉驱动的令人兴奋的项目实例。这些项目多种多样，从喷火除草机器人和猫运动机（包括激光笔！），到通过空中图像导航来detect 太阳能电池板等物品的无人机、自动 OBS 控制器，甚至是将我们从臭名昭著的里克滚中拯救出来的工具。

基础模型：改变游戏规则

本次演讲揭示了基础模型带来的范式转变，概述了三种情景：

• 即用型模型： 您可以使用现有的模型，例如 OpenAI 的 CLIP，来执行内容过滤和图像字幕等任务。当实时要求不严格且可以访问大量计算能力时，这是一个理想的选择。

• 需要一点帮助的模型： 我们可以利用Roboflow 的接地动态模型来自动标记和微调特定任务。它非常适合物种识别等情况，可根据特定领域的需求对基线模型进行增强。

• 从头开始构建： 在这种情况下，您拥有一个传统的工作流程，涉及自定义数据收集、模型训练和持续改进。 这是一个为具有实时或无限计算需求的特定领域问题量身定制的解决方案。

利用Ultralytics发掘无限可能

约瑟夫强调了Ultralytics 在加速工作流程方面的强大功能，使构建、训练和 部署模型变得更加容易。Ultralytics 是开源数据集、模型和无数宝贵资源（如无代码 SaaS 工具Ultralytics HUB）的中心。

总结

Joseph 总结说，鼓励社区探索这些工具，分享经验，并继续塑造计算机视觉的未来。 让我们一起踏上这段旅程，创造创新的解决方案，并突破 AI 的界限。

通过YOLOv8 部署了解有关开源的更多信息 在这里!