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探索视觉 AI 的新领域

9 月 27 日,我们将在马德里的Google 初创企业大会(Google for Startups)上为您现场直播我们的免费混合活动。

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YV23 由以下机构促成

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在Ultralytics 的支持下,#YV23 是全球唯一专注于开源视觉人工智能发展和进步的会议。研究人员、工程师和从业人员将连续第二年齐聚一堂,分享知识、创新和进步。9 月 27 日,在西班牙马德里举行的Google for Startups 会议上,与专家和领导者一起推动视觉人工智能新领域的发展。

主办方
Google 初创企业徽标

1

18

会谈

2,000+

线上参会者

150

线下参会者

演讲者

10:00

开放中

10:00

小组讨论:让开源视觉 AI 更轻松

Bo Zhang, Meituan
Glenn Jocher,Ultralytics
Yonatan Geifman, Deci

Ultralytics 公司的 Glenn JocherYOLOv5 和YOLOv8)、Deci 公司的 Yonatan GeifmanYOLO)和美团网的张博YOLOv6)将共同探讨开源视觉人工智能的现状。本小组将深入探讨模型实施过程中遇到的挑战和优先事项,为无缝采用人工智能提供宝贵的见解。此外,小组成员还将探讨在边缘设备上的部署、研究物体再识别模块的潜力、提供有关模型部署的见解等。 

11:00

使用YOLOv8 以无代码方式升级任何相机

Elaine Wu, Seeed

全球已部署约 10 亿台网络摄像机。由先进的人工智能驱动的智能摄像机可以关注最重要的事情,为从司机和行人到零售商和购物者的每个人带来空间安全。我们将带您了解NVIDIA )Jetson 推理视频分析应用的整体边缘性能,您无需编写任何代码即可将任何传统摄像机升级为YOLOv8 型号。

11:15

YOLO Supercharged:利用人工智能原生动力

Bram Verhoef 博士,Axelera AI

加入我们的行列,了解Axelera AI的Metis平台如何提供行业领先的性能和可用性,而成本和功耗仅为当今解决方案的一小部分。了解我们的硬件和软件解决方案在优化边缘设备推理的YOLO 模型方面取得的令人印象深刻的成果。

11:30

弥合 AI 研究与实时边缘之间的差距

Amir Servi,索尼

人工智能正在改变各个领域、商品和基本功能。然而,深度神经网络在内存、计算能力和能源方面消耗过多资源。为了确保人工智能的广泛应用,它必须在终端用户设备上高效运行,并遵守严格的功率和散热限制。量化和压缩等技术在缓解这些挑战方面发挥着关键作用。

在本次网络研讨会中,索尼的产品经理 Amir Servi 将向您介绍索尼的模型压缩工具包,用于量化和加速深度学习模型,以实现高效的边缘部署。您将学习如何为自己的模型做同样的事情!您将学到:

- 我们在量化技术方面的最新研究及其在实际产品中的应用

- 硬件感知压缩对于边缘推理的重要性

- 工程师和研究人员如何通过 Sony MCT 实施这些技术

11:45

人人享有人工智能Ultralytics HUB 公平竞争

卡伦-迈克尔,Ultralytics

Ultralytics HUB 降低了进入 ML 世界的门槛,使个人和企业都能使用它,而无需考虑编码方面的专业知识。了解这个平台将如何彻底改变我们处理机器学习的方式,让新一代数据爱好者以前所未有的轻松方式将他们的想法变为现实。

不要错过我们的重大公告...

12:15

展示与讲述:如何将YOLO 部署到(几乎)任何地方:更简单、更快速!

Lakshantha Dissayanake, Seeed

在嵌入式设备(从NVIDIA Jetson 的边缘GPU 到微小的 MCU)上部署最先进的模型面临着挑战和限制。我们将介绍如何在NVIDIA Jetson 上以精简的方式部署包括YOLOv8 在内的这些模型,以及视频分析应用推理的整体边缘性能。

12:40

KENYOTE:探索Ultralytics YOLO:最新视觉人工智能的进步

Glenn Jocher,Ultralytics

格伦正在不遗余力地开发世界上最优秀的视觉人工智能。对他来说,这不仅是一项技术成就,更是实现 AGI 潜力的重要基石。这种不懈追求的矛头正是YOLOv5、YOLOv8 和Ultralytics HUB。

那么,是什么让Ultralytics YOLO 成为世界上最好的呢?

13:20

午餐

14:45

基于 Transformer 的开源视觉技术

Merve Noyan,Hugging Face

transformer 架构的引入以及🤗变换器库中用于预训练、微调和推断的用户友好型抽象极大地推动了计算机视觉领域的最新进展。本讲座概述了transformer最新视觉模型,探讨了🤗变换器库中可用的实用工具,并对其背后的理念提供了实用的见解。

15:00

主题演讲:跳过排队!了解如何使用YOLOv8构建智能队列管理系统

Adrian Boguszewski,Intel OpenVINO

厌倦了在零售店结账时排长队吗?我们的智能排队管理系统就是答案!加入我们的教程,逐步了解如何使用OpenVINO 和YOLOv8 创建这样一个系统。我们将指导您如何集成这些功能强大的开源工具,以开发可部署在零售结账环境中的端到端解决方案。您将学习如何优化应用程序以实现出色的性能。无论您是经验丰富的开发人员还是人工智能新手,本讲座都将为您提供使用OpenVINO 构建智能系统的实用技巧和最佳实践。讲座结束时,您将掌握构建自己的解决方案所需的知识和资源。

15:40

人工智能伦理挑战

Mónica Villas

在人工智能(AI)快速发展的时代,驾驭这项技术的伦理格局至关重要。在本次会议中,Mónica将解开伴随人工智能变革力量而来的复杂伦理困境。从解决偏见和公平问题到探索透明度、问责制以及人工智能对社会的深刻影响,Monica将提供洞察力,阐明围绕人工智能的伦理考量。

本次讲座是您全面了解与人工智能相关的伦理挑战和责任的机会。Mónica将为您提供知识,这对于从事人工智能开发、决策或政策制定的人员来说至关重要。

16:00

利用基础模型的力量加速零售转型

José Benítez Genes, Intuitivo

基础模型对GPU 计算的要求很高,可能不适合实时应用,尤其是如果你想扩展数百万个自主购买点。但是,我们利用了一种称为知识提炼的方法,将我们的基础模型用于注释等复杂任务,并将这些知识转移到更小的、具有成本效益的模型中。这使我们的标注过程比传统的人工标注快 90 倍。

16:30

构建主动学习管道的简易方法

Yono Mittlefehldt,DagsHub

Pssst.想听个秘密吗?如果我告诉你主动学习并不难呢?如果有......一种简单的方法呢?你很幸运。本讲座将向你展示如何使用DagsHub 的数据引擎实现主动学习管道。其中 90% 的流程可以直接在 Jupyter Notebook 或Google Colab 上运行!讲座结束后,您将掌握必要的信息,将现有项目转换为使用主动学习的项目,从而高效、快速地改进模型指标!

17:00

利用开放源代码和YOLOv8进行建设

约瑟夫-尼尔森,Roboflow

使用YOLOv8 的开源工具可以帮助您快速启动和运行下一个视觉人工智能项目。这里有开源图像库、帮助自动进行数据标注的库、用于跟踪或计数的工具以及用于部署模型的服务器。了解如何将它们与YOLOv8 结合使用,构建您的下一个应用程序。

17:20

人类与机器智能促进地球气候行动

Ramit Debnath 博士和 Seán Boyle,Unitmode

目前,全球范围内对更大、更好的人工智能(AI)系统的竞争预计将对社会和环境产生深远的影响,它将改变就业市场、颠覆商业模式,并实现新的治理和社会福利结构,这些结构可能会影响全球对气候行动路径的共识。然而,当前的人工智能系统是在有偏见的数据集上训练的,这些数据集可能会破坏影响气候变化缓解和适应决策的政治机构,并损害社会稳定,从而可能导致社会临界点事件。因此,适当设计一个较少偏见的人工智能系统,以反映对社会和地球挑战的直接和间接影响,是一个至关重要的问题。

17:35

在边缘设备上部署量化的YOLOv8 模型

Shashi Chilappagari, DeGirum

对机器学习(ML)模型进行量化可显著减少模型大小,并由于带宽要求降低而减少推理延迟。如果部署在能有效支持整数计算的硬件上,性能提升会更加显著。然而,量化有时会导致无法接受的精度下降。在本讲座中,我们将概述对YOLOv8 模型进行高效量化的方法,使其成为各种实时边缘人工智能应用的绝佳选择。我们还介绍了一类具有 ReLU6 激活函数的YOLOv8 模型,该模型在各种模型架构和数据集上都显示出出色的训练后量化效果。最后,我们说明了如何使用简单的应用程序接口将量化模型部署到多种硬件选项上,如 CPU、Edge TPU 和 Orca(DeGirum 的人工智能硬件加速器)。

18:00

利用Weights & Biases提升超级Ultralytics

Soumik Rakshit,《Weights & Biases

Ultralytics 是用于图像分类、物体检测、图像分割和姿势估计 等任务的最前沿、最先进的计算机视觉模型的家园。Weights & Biases 是一个开发人员优先的 MLOps 平台,与Ultralytics 工作流程集成后,我们可以轻松管理实验、模型检查点,并以深入直观的方式可视化实验结果。在本环节中,我们将探讨如何利用Ultralytics 和Weights & Biases 有效地提高计算机视觉工作流程的效率。

18:15

PatentPT:构建具有企业级记忆代理的 LLM 驱动的解决方案

Davit Buniatyan, Activeloop

了解我们如何创建 PatentPT,这是一种先进的语言模型解决方案,可大大增强专利搜索和交互能力。该演示文稿提供了关于微调和部署大型语言模型以及利用企业级记忆代理来自动完成专利、生成摘要和权利要求以及使用丰富的专利语料库执行高级专利搜索功能的实用见解。我们将向您介绍如何使用最先进的 Activeloop 的 Deep Lake(AI 数据库)、开源 LLM 模型、Habana Gaudi HPU 硬件和 Amazon Sagemaker 的 LLM 推理 API 开发类似的解决方案。

我们将向您介绍架构蓝图以及我们构建解决方案所采取的所有步骤——从训练我们的 LLM 模型并对其进行微调、创建自定义功能以及部署搜索 API。

无论您是寻求微调 LLM 的实用指南的 AI 从业者,还是有兴趣利用 AI 进行专利搜索的法律专业人士,或者只是对 AI 增强解决方案的未来感到好奇,我们的演讲都让您了解在专业领域中使用 LLM 的过程和潜力。加入我们,分享我们构建由 Deep Lake(适用于各种规模公司的 AI 数据库)提供支持的自定义 LLM 驱动的应用程序的旅程。

18:30

开源 A 轮融资:投资者关注什么

Erica Brescia,Redpoint

开源公司的构建方式不同。在本次演讲中,我们将介绍投资者在考虑 A 轮投资时会关注什么。剧透:你可能不需要收入,但你肯定需要发展势头!我们将分享来自其他 OSS 公司的最佳指标,以帮助你确定何时进行融资。

18:45

结束语

往届参会者来自

来自阿里巴巴的与会者
来自 Ancestry 的参会者
来自 AWS 的参会者
来自百度的参会者
BCG 标志
来自 Chubb 的参会者
来自 Databricks 的参会者
来自 Deloitte 的参会者
来自 Ford 的参会者
富士通 Logo
来自通用电气 (General Electric) 的参会者
来自华为的参会者
来自 KPMG 的参会者
来自 Lowe's 的参会者
尼尔森标志
来自Nvidia的与会者
来自 Oracle 的参会者
来自三星的参会者
来自 Walmart 的参会者
塔塔标志

关于 YV23 的常见问题解答

线下行程是怎样的?

我们将在马德里的Google 初创公司(Google for Startups)用咖啡拉开一天的序幕。上午将举行一系列会谈,随后是Ultralytics 在Google for Startups 举办的午餐休息时间。午餐后,我们将继续参加更多会议。为了给 YV23 画上圆满句号,我们还将在Google for Startups 举办官方交流欢乐时光。

亲自参加有哪些好处?

亲自参加活动可以让您沉浸在活动氛围中,与演讲者和与会者互动,并参加交流活动。这是一个与视觉 AI 社区直接互动的独特机会。

票价是多少?

无论您选择在线上还是线下加入我们,YV23 的门票都是完全免费的。

马德里的Google for Startups 位于何处?

Calle de Moreno Nieto, 2, 28005 Madrid, Spain.

如何参加 YV23?

YV23 提供线上和线下两种参会方式。要确保您的席位,只需填写此页面上的注册表即可。

我可以在哪里以虚拟方式收看?

如果您在中国,请在此处找到Bilibili虚拟直播。如果您从世界其他地方加入,请使用Youtube虚拟直播