探索Ultralytics 年度活动的亮点，重温YOLO Vision 混合体验。我们将介绍Ultralytics 的YOLO11 发布会、引人入胜的专题讨论会等内容。
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探索Ultralytics 年度活动的亮点，重温YOLO Vision 混合体验。我们将介绍Ultralytics 的YOLO11 发布会、引人入胜的专题讨论会等内容。
9 月 27 日，Ultralytics 召集人工智能和计算机视觉社区参加了我们激动人心的年度混合活动YOLO Vision 2024 (YV24)。此次活动在马德里的Google 初创企业园区（Google for Startups Campus）举行，并在全球范围内进行直播，专家、开发人员和爱好者齐聚一堂，共同探讨视觉人工智能的最新进展，例如新的Ultralytics YOLO11 模型。该活动的直播流媒体观看次数已超过 5,400 次，观看人次超过 10,600 次，观看时长超过 469.5 小时，吸引了世界各地的创新者。
YV24 以主持人Oisin Lunny 的热情欢迎开场，他强调了社区和联系的重要性，他说："我非常相信伟大的想法和伟大社区的力量，Ultralytics 与YOLO Vision共同创建的正是这样一个由拥有伟大想法的伟大人物组成的伟大社区。
在本文中，我们将指出YOLO Vision 2024 的主要亮点，从引人入胜的小组讨论到令人着迷的计算机视觉实际应用案例。我们还将探讨从边缘人工智能到硬件加速的技术讲座，以及使活动取得成功的网络和社区建设时刻。无论您是对人工智能创新、重要公告还是视觉人工智能的未来感兴趣，这份YOLO Vision 2024 活动回顾都涵盖了所有重要内容！
Ultralytics公司创始人兼首席执行官格伦-乔彻（Glenn Jocher）在最初的主题演讲中宣布， YOLO Vision 2024 之前预告的产品发布会终于揭开了神秘面纱。格伦介绍说 Ultralytics YOLO11，标志着经过数月开发的下一代计算机视觉模型。随后，Glenn 接受了The Ravit Show的采访，分享了 YOLO11的开发心得，为发布会增添了更多精彩。
在主题演讲中，Glenn 还分享了公司的发展历程，从他粒子物理学的背景，以及他对理解宇宙的着迷如何最终引导他走向机器学习和计算机视觉。
他解释了自己早期在物理学领域的工作，即研究人员分析粒子间的相互作用，与计算机视觉中的物体检测有异曲同工之妙。他对尖端技术的好奇心和工作动力最终促使他创建了 Ultralytics YOLOv5.在整个演讲过程中，Glenn 强调了开源社区内合作和贡献的重要性，并感谢世界各地的开发人员提供反馈意见，帮助改进YOLOv5 和 Ultralytics YOLOv8的改进。
随后，他介绍了 Ultralytics YOLO11的主要特点，并解释说，与以前的模型相比，YOLO11更快、更准确、更高效。事实上，YOLO11m 使用的参数比YOLOv8m 少 22%，但在COCO 数据集上的准确性却更高，这使得YOLO11 非常适合速度和准确性至关重要的实时应用。
格伦强调了此次发布的规模，他说："我们总共发布了 30 个模型，其中 25 个是开源的，有五种不同的尺寸，用于五种不同的任务。这些任务包括图像分类、对象检测、实例分割、姿势估计 和定向边界框。在企业方面，他宣布下个月将推出在由 100 万张图像组成的专有数据集上训练出来的强大模型。毋庸置疑，这一宣布为大会拉开了帷幕，让与会者迫不及待地想更多了解YOLO11在制造业和自动驾驶汽车等领域的创新潜力。
由 Oisin Lunny 主持的 "YOLO Vision 2024 "小组讨论就人工智能、计算机视觉和社区建设发表了一系列见解。
来自清华大学的 Glenn Jocher、Jing Qiu（Ultralytics 开发YOLO 模型的关键人物）和 Ao Wang 参加了第一场专题讨论会。 YOLOv10.小组讨论了生成式人工智能 和计算机视觉的 最新发展 ，重点讨论了这两个领域的异同以及各自对对方的影响。尽管最近大型语言模型（LLMs）兴起，但专家小组指出，传统的计算机视觉对于医疗保健等行业的特定任务仍然至关重要。
下一个小组讨论的主题是女性在人工智能领导力方面面临的挑战：Ultralytics 增长总监Paula Derrenger、SaaS 前首席运营官兼首席运营官Bruna de Guimarães、Latinas in Tech马德里分会负责人Mariana Hernandez 和Dare to Data创始人Christina Stathopoulous分享了她们的经验，同时讨论了导师的重要性以及女性在寻求领导职位时采取积极措施的必要性。埃尔南德斯建议说："要积极主动，不要等待事情发生在你身上"，并鼓励在座女性坚持自我，积极寻求机会。小组还讨论了创造更具支持性的工作环境的价值。
最后的小组讨论探讨了如何建立强大的社区来促进 AI 创新。Burhan Qaddoumi、Harpreet Sahota 和 Bart Farrell 讨论了如何与在线和面对面活动的专业受众互动。Farrell 的见解“你必须在他们所在的地方与他们会面”强调了按照社区成员的意愿与他们建立联系以鼓励协作和共享学习的重要性。
YV24 上的几场演讲揭示了YOLO 模型如何应用于解决各行各业的现实挑战。人工智能大师小组播客主持人吉姆-格里芬（Jim Griffin）谈到了一个项目，该项目利用YOLOv8 模型，通过无人机监控 来监测加利福尼亚海岸线的鲨鱼动向。该系统会向救生员、冲浪店主和家长发出警报，通过从 200 英尺的高空探测鲨鱼，确保海滩游客的安全。格里芬解释说，真正的挑战并不在于人工智能模型本身，而是训练模型所需的大量无人机飞行和数据收集。
同样，来自The Main Branch的David Scott讨论了计算机视觉从简单的物体检测到行为分析的扩展。他的演讲以现实世界中的应用为特色，如跟踪牛的行为和识别零售店中的可疑活动。斯科特分享了YOLOv8 如何通过分析吃喝和行走等特定行为来监测牛的健康状况。
此外，NASCO Feeding Minds 的 Ousman Umar 发表了特别衷心的主题演讲，他分享了他的组织如何通过在加纳提供 IT 教育 来改变人们的生活。他的基金会已经建立了 17 个 ICT 中心，培训了超过 65,000 名学生，目标是创造本地技术工作岗位，以帮助解决非法移民等问题。Umar 的有力故事传达了 教育和技术 如何共同推动服务欠缺社区的持久变革。
YV24 还围绕人工智能和硬件如何共同激发新创意举办了不同的讲座。来自以下公司的专家 Intel索尼和 NVIDIA在边缘设备上部署YOLO 模型并优化性能。Intel 的Dmitriy Pastushenkov和Adrian Boguszewski 概述了他们的硬件如何支持跨 NPU、CPU 和GPU 的 YOLO 模型，而索尼公司的Amir Servi和Wei Tang则分享了YOLO 如何与 AITRIOS 平台集成以实现高效的边缘 AI 部署。NVIDIA 的Guy Dahan谈到了如何利用其GPU 架构来改进YOLO 模型推理。
高通公司等其他公司、 Hugging Face和Lightning AI等公司也展示了他们的平台如何让开发人员更轻松地集成和部署YOLO 模型。来自高通公司的Devang Aggarwal介绍了如何通过高通 AI Hub 为 Snapdragon 终端优化YOLOv8 等模型。
同样，来自Hugging Face 的Pavel Lakubovskii介绍了他们的开源工具如何将YOLOv8 等模型无缝集成到各种工作流程中，而来自 Lightning AI 的Luca Antiga则向我们介绍了开发人员如何在代码层面轻松集成YOLOv8 等模型，以实现更快的原型开发和迭代。
在 YV24 之前的一周，Ultralytics 团队齐聚马德里，参加了各种研讨会、合作会议和场外活动。这些活动超越了工作范畴，培养了更牢固的关系，并在活动前营造了积极的氛围。活动结束后，与会者和演讲者有机会进行交流，分享主要收获，并探讨未来的合作。团队合作与友情的结合使 YV24 取得了专业上的成功，成为一次全面的难忘经历。
YV24 汇集了创新、合作和计算机视觉的未来。通过YOLO11 的发布、引人入胜的小组讨论以及有关人工智能硬件和边缘解决方案的讨论，本次活动重点关注了视觉人工智能如何发挥作用，以及技术如何不断变化以跟上人工智能的发展。活动还加强了社区内部的联系。专家和爱好者们交流了想法，探索了计算机视觉和YOLO 的潜力。活动最后进行了有趣的有奖问答环节，Ultralytics 连帽衫有奖竞猜，让大家对未来更多类似YOLO11 创新充满期待。
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