Roboflow 关于利用开源和 Ultralytics YOLOv8 进行构建

我们很高兴分享 Joseph Nelson 在马德里 Google for Startups Campus 举办的 YOLO VISION 2023 (YV23) 大会上的精彩观点。

Roboflow 的联合创始人兼首席执行官 Joseph 深入探讨了基础模型、开源协作 以及 Ultralytics YOLOv8 的迷人领域。Roboflow 是一个赋能开发者的平台，助力其构建顶尖的计算机视觉数据集和模型，目前已有超过 25 万名开发者在使用他们的工具。

Link to this section为什么要使用计算机视觉？#

Joseph 带我们踏上了一段探索计算机视觉本质的旅程。其核心在于，计算机视觉是人工智能 (AI) 和计算机科学的一个分支，专注于让计算机能够处理图像和视频，并从中提取数据和信息，以便按需进行分析。

简而言之，它将我们看到的一切转化为软件，这与“让世界可编程”的使命不谋而合。它的应用无处不在，从改进零售库存管理到创建趣味横生的 Snapchat 滤镜，应有尽有。

Joseph 分享了由计算机视觉驱动的精彩案例。这些案例五花八门，从喷火除草机器人和猫咪锻炼机（自带激光笔！），到导航航空影像以检测太阳能电池板等物体的无人机、自动 OBS 控制器，甚至是一个能帮我们免受臭名昭著的“瑞克摇” (Rick Roll) 困扰的工具。

Link to this section基础模型：改变游戏规则#

此次演讲揭示了由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 等现有的 models 来执行内容过滤和图像描述等任务。当实时性要求不高且拥有充足计算资源时，这是一个理想的选择。

• 需要辅助的模型： 你可以利用 Roboflow 的 Grounding DINO 等模型进行自动标注和针对特定任务的微调。这非常适用于物种识别等场景，即可以通过增强基准模型来满足特定领域的需求。

• 从零开始构建： 这种方案适合需要自定义数据采集、model training 以及持续优化的传统工作流。对于有实时性或无限算力需求的特定领域问题，这是一个量身定制的解决方案。

Link to this section用 Ultralytics 解锁无限可能#

Joseph 强调了 Ultralytics 在加速工作流方面的强大作用，使构建、训练和部署模型变得更加轻松。Ultralytics 是一个开源数据集、模型和海量宝贵资源的中心，其中包括其无代码 SaaS 工具 Ultralytics Platform。

Link to this section总结#

Joseph 最后鼓励社区成员探索这些工具，分享经验，并继续共同塑造计算机视觉的未来。让我们携手踏上这段旅程，创造创新解决方案并突破人工智能的边界。

观看完整的开源 YOLOv8 部署讲座！