敬请关注 YOLO Vision 2025!
2025年9月25日
英国夏令时 10:00 - 18:00
混合活动
Yolo Vision 2024

探索视觉 AI 的新领域

加入我们,参加 9 月 27 日举行的免费混合活动,该活动将从马德里的 Google for Startups 进行直播。

观看直播
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YV23 由以下机构促成

英特尔 Logo
矽递科技 Logo
索尼标志
Axelera 标志
Dags Hub 标志
DeGirum 标志
Intuitivo 标志
Humble 团队 Logo
Prodis 标志

#YV23 由 Ultralytics 提供支持,是世界上唯一关注开源视觉 AI 开发和进展的会议。研究人员、工程师和从业者将在线上线下齐聚一堂,连续第二年分享知识、创新和进展。9 月 27 日在西班牙马德里 Google for Startups 与专家和领导者一起,共同推动视觉 AI 新领域的发展。

主办方
Google for Startups 标志

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,美团
Glenn Jocher,Ultralytics
Yonatan Geifman,Deci

Ultralytics 的 Glenn Jocher(YOLOv5 和 YOLOv8)、Deci 的 Yonatan Geifman(YOLO-NAS)和美团的 Bo Zhang(YOLOv6)齐聚一堂,共同探讨开源视觉 AI 的现状。本次讨论将深入探讨模型实施过程中遇到的挑战和优先事项,为实现无缝 AI 采用提供宝贵的见解。此外,小组成员还将讨论边缘设备上的部署、研究对象重新识别模块的潜力,并提供有关模型部署的见解等。 

11:00

以无代码方式使用 YOLOv8 升级任何相机

Elaine Wu, Seeed

全球部署了大约 10 亿个网络摄像头。由先进 AI 驱动的智能摄像头可以专注于最重要的事情,并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。我们将引导您了解在 NVIDIA Jetson 上进行视频分析应用程序推理的整体边缘性能,您可以使用 YOLOv8 模型升级任何传统摄像头,而无需任何代码。

11:15

YOLO 超级加速:驾驭 AI 原生力量

Bram Verhoef 博士,Axelera AI

加入我们,了解 Axelera AI 的 Metis 平台如何以远低于当今解决方案的成本和功耗,提供行业领先的性能和可用性。 了解我们的硬件和软件解决方案的卓越成果,该解决方案优化了 YOLO 模型,以便在边缘设备上进行推理。

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

人人皆可使用 AI:Ultralytics HUB 平台让竞争环境更加公平

Kalen Michael,Ultralytics

Ultralytics HUB 降低了进入机器学习领域的门槛,使个人和企业都能轻松上手,无论是否具备编码专业知识。了解这个平台如何彻底改变我们处理机器学习的方式,使新一代数据爱好者能够以前所未有的轻松方式将他们的想法变为现实。

并且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)任何东西:更简单、更快!

Lakshantha Dissayanake, Seeed

在从 NVIDIA Jetson 的边缘 GPU 到微型 MCU 的嵌入式设备上部署最先进的模型,会带来挑战和限制。我们将介绍如何以简化的方法部署这些模型(包括 YOLOv8),以及在 NVIDIA Jetson 上进行视频分析应用程序推理的整体边缘性能。

12:40

KENYOTE:探索 Ultralytics YOLO:最先进的视觉 AI 的进步

Glenn Jocher,Ultralytics

Glenn 始终致力于开发世界上最优秀的视觉 AI。对他而言,这不仅仅是一项技术成就,更是实现 AGI 潜力的重要基石。而引领这项不懈追求的正是 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 架构的引入以及在 🤗 transformers 库中预训练、微调和推理的用户友好型抽象,极大地推动了计算机视觉的最新进展。本次演讲概述了最新的基于 Transformer 的视觉模型,探讨了 🤗 transformers 库中可用的实用程序,并提供了对背后理念的实践见解。

15:00

主题演讲:无需排队! 学习如何使用 YOLOv8 构建智能队列管理系统

Adrian Boguszewski,英特尔 OpenVINO

厌倦了零售结账时的长队?我们的智能队列管理系统就是答案!加入我们,参加关于如何使用 OpenVINO 和 YOLOv8 创建此类系统的分步教程。我们将引导您完成集成这些强大的开源工具的过程,以开发可在零售结账环境中部署的端到端解决方案。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,本次会议都将为您提供使用 OpenVINO 构建智能系统的实用技巧和最佳实践。在演示结束时,您将拥有构建自己的解决方案的知识和资源。

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

基础模型在 GPU 计算方面可能要求很高,并且可能不适合实时应用,特别是如果您想扩展数百万个自主销售点。但我们利用了一种称为知识蒸馏的方法,我们将基础模型用于注释等复杂任务,并将这些知识转移到更小且更具成本效益的模型中。这使我们的注释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

嘘。想听个秘密吗?如果我告诉你主动学习不必那么难呢?如果有一种简单的方法呢?你很幸运。本次演讲将向您展示如何使用 DagsHub 的数据引擎来实现主动学习管道。并且 90% 的管道可以直接在 Jupyter Notebook 或 Google Colab 上运行!在本次演讲结束时,您将获得必要的信息,将您现有的项目转换为使用主动学习来高效、快速地改进模型指标的项目!

17:00

使用开源和YOLOv8进行构建

Joseph Nelson, Roboflow

将 YOLOv8 与开源工具结合使用,可以帮助您快速启动并运行您的下一个视觉 AI 项目。 这里有开源图像的存储库、可帮助自动化数据标记的库、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 结合使用来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

机器学习 (ML) 模型的量化可以显著减小模型大小,并由于降低了带宽需求而减少推理延迟。当部署在有效支持整数计算的硬件上时,性能提升会更加显著。但是,量化有时会导致精度下降到无法接受的程度。在本次演讲中,我们将概述有效量化 YOLOv8 模型的方法,使其成为各种实时边缘 AI 应用的绝佳选择。我们还将介绍一类具有 ReLU6 激活函数的 YOLOv8 模型,这些模型在各种模型架构和数据集上显示出出色的训练后量化结果。最后,我们将演示如何使用简单的 API 将量化模型部署在多个硬件选项上,例如 CPU、Edge TPU 和 Orca(DeGirum 的 AI 硬件加速器)。

18:00

使用 Weights & Biases 增强 Ultralytics

Soumik Rakshit, Weights & Biases

Ultralytics 是尖端、最先进的计算机视觉模型的所在地,这些模型适用于图像分类、目标检测、图像分割和姿态估计等任务。Weights & Biases 是一个开发者优先的 MLOps 平台,当与 Ultralytics 工作流程集成时,使我们能够轻松地管理我们的实验、模型检查点,并以富有洞察力和直观的方式可视化我们的实验结果。在本节中,我们将探讨如何使用 Ultralytics 和 Weights & Biases 有效地增强我们的计算机视觉工作流程。

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 的参会者
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 for Startups 以咖啡开启这一天。上午将有一系列讲座,随后是由 Ultralytics 在 Google for Startups 主办的午餐休息。午餐后,我们将重新投入到更多会议中。为了结束 YV23,请加入我们官方的社交欢乐时光,同样由 Google for Startups 主办。

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。

Google for Startups在马德里的位置在哪里?

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