Roboflow 谈论如何使用开源和 Ultralytics YOLOv8 进行构建

我们很高兴分享 Joseph Nelson 在马德里 Google for Startups Campus 举行的 YOLO VISION 2023 (YV23) 上的演讲的主要内容。

Roboflow 的联合创始人兼 CEO Joseph 深入研究了基础模型、开源协作以及Ultralytics YOLOv8的迷人领域。 Roboflow 是一个平台，旨在帮助开发人员构建一流的计算机视觉数据集和模型，拥有超过 25 万名开发人员使用他们的工具。

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。

Joseph 分享了由计算机视觉驱动的令人兴奋的项目示例。 这些项目各不相同，从喷火除草机器人和猫咪运动机（包括激光笔！）到导航航空图像以检测太阳能电池板等物品的无人机、自动 OBS 控制器，甚至还有一种将我们从臭名昭著的 Rick Roll 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。

• 需要少量帮助的模型： 可以利用像 Roboflow 的 grounding dyno 这样的模型来自动标记和微调以适应特定任务。它非常适合物种识别等情况，在这些情况下，可以增强基线模型以满足特定领域的需求。

• 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。

使用 Ultralytics 解锁各种可能性

Joseph 强调了 Ultralytics 在加速工作流程方面的强大功能，使其更容易构建、训练和部署模型。 Ultralytics 是开源数据集、模型以及众多宝贵资源的中心，例如其无需代码的 SaaS 工具 Ultralytics HUB。

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。

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