Roboflow 分享如何利用开源技术和 Ultralytics YOLOv8 构建应用

我们非常高兴能分享 Joseph Nelson 在 YOLO VISION 2023（YV23）上的演讲要点。此次活动在马德里的 Google for Startups Campus 举行。

Roboflow 联合创始人兼 CEO Joseph 深入探讨了基础模型、开源协作以及令人着迷的 Ultralytics YOLOv8 领域。Roboflow 是一个帮助开发者构建高质量计算机视觉数据集和模型的平台，目前已有超过 25 万名开发者使用其工具。

为什么选择计算机视觉？#

Joseph 带我们踏上了探索计算机视觉本质的旅程。从本质上说，计算机视觉是人工智能（AI）和计算机科学领域的一部分，专注于让计算机处理图像和视频，从中提取数据与信息，再根据需要进行分析。

简而言之，它将我们看到的一切转化为软件，这与让世界变得可编程的使命相一致。它的应用范围无穷无尽，从改进零售业的库存管理，到创建有趣的 Snapchat 滤镜。

Joseph 分享了许多由计算机视觉驱动的精彩项目示例。这些项目包括喷火除草机器人、猫咪健身器械（还配有激光笔！）、通过分析航拍图像来检测太阳能电池板等物体的无人机、自动化 OBS 控制器，甚至还有一个能帮我们摆脱臭名昭著的 Rick Roll 的工具。

基础模型：改变游戏规则#

演讲揭示了基础模型带来的范式转变，并概述了三种场景：

• 开箱即用的模型： 你可以使用 OpenAI 的 CLIP 等现有模型来执行内容过滤和图像描述等任务。当实时性要求不高且能够获得充足计算能力时，这是理想的选择。

• 需要少量帮助的模型： 你可以利用 Roboflow 的 Grounding DINO 等模型进行自动标注，并针对特定任务进行微调。这非常适合物种识别等场景，在这些场景中，你可以增强基础模型以满足特定领域的需求。

• 从头开始构建： 采用传统工作流程，包括自定义数据收集、模型训练和持续改进。这是针对特定领域问题的定制化解决方案，适用于有实时性或无限计算需求的场景。

借助 Ultralytics 解锁更多可能#

Joseph 强调了 Ultralytics 在加速工作流程方面的强大能力，让构建、训练和部署模型变得更加轻松。Ultralytics 是开源数据集、模型以及众多宝贵资源的中心，其中包括其无代码 SaaS 工具 Ultralytics Platform。

总结#

Joseph 在最后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，创造创新解决方案，不断拓展 AI 的边界。

观看完整的开源 Ultralytics YOLOv8 部署演讲！