Descubre YOLO Vision 2023: de los retos a la aceleración del hardware, profundiza en los debates clave del YV23 sobre modelos YOLO , colaboración comunitaria y perspectivas.
A medida que este año llega a su fin, se nos alegra el corazón al ver a nuestra creciente comunidad unida por la pasión por el mundo de la IA y la visión por ordenador. Es la razón por la que cada año organizamos nuestro evento insignia YOLO Vision.
YOLO VISION 2023 (YV23) se celebró en el campus Google for Startups de Madrid, y reunió a expertos del sector en una mesa redonda que trató diversos temas, desde los retos de la implantación del modelo Ultralytics YOLO hasta las perspectivas de la aceleración por hardware. Profundicemos en los aspectos más destacados y los debates del evento:
Iniciamos la sesión con una presentación de los panelistas, entre los que se encontraban Glenn Jocher, Bo Zhang y Yonatan Geifman. Cada ponente aportó su experiencia y conocimientos, atrayendo al público y transmitiendo una comprensión global de la riqueza de conocimientos presentes en el panel.
Nuestros panelistas profundizaron en los retos a los que se enfrenta la implementación de Ultralytics YOLOv8YOLOv6 y YOLO-NAS. Glenn Jocher, fundador y director general de Ultralytics, abordó la ampliación de la aplicación de Ultralytics en diversos sectores, como el comercio minorista, la fabricación y las obras de construcción, además de ofrecer una visión general de los avances y prioridades de YOLOv8, haciendo hincapié en la usabilidad y las mejoras en el mundo real.
Yonatan destacó los retos en la implementación de YOLO-NAS, haciendo hincapié en el rendimiento y la reproducibilidad, mientras que Bo Zhang compartió sus ideas sobre los retos encontrados en la implementación de YOLOv6, centrándose en el rendimiento, la eficiencia y la reproducibilidad.
En Ultralytics, estamos dedicados a la participación de nuestra comunidad, la gestión de los comentarios y las contribuciones de código abierto, y estos temas se tocaron sin duda durante nuestro panel. Ultralytics fomenta una comunidad de más de 500 colaboradores que participan activamente en el desarrollo de nuestra tecnología. Si quieres formar parte de nuestro movimiento, también puedes unirte a nuestra comunidad de miembros activos en nuestro servidor Discord.
Cada panelista compartió su perspectiva sobre el papel de la participación de la comunidad en el proyecto YOLO-NAS, haciendo hincapié en la colaboración y el aprovechamiento de plataformas como GitHub para obtener comentarios.
A medida que nuestra conversación evolucionaba, la conversación giró hacia la aceleración del hardware y el apasionante futuro de la IA. Glenn habló del potencial de la IA a medida que el hardware se pone a la altura del software y los algoritmos, abriendo nuevas posibilidades para mejorar el rendimiento y los avances.
Los panelistas exploraron las capacidades en tiempo real, los avances del hardware y la versatilidad de los modelos YOLO para diversas aplicaciones, abordando la reidentificación de objetos, los planes de integración y el despliegue de los modelos YOLO en dispositivos integrados, además de considerar los resultados de rendimiento y la selección de modelos.
Otro actor clave dentro de nuestra mesa redonda fue Ultralytics HUB. Se compartieron ideas sobre las técnicas de selección de modelos y su desarrollo para el despliegue simplificado de modelos, destacando la sencillez de Ultralytics HUB como herramienta de entrenamiento sin código para los modelos YOLO .
Los panelistas continuaron proporcionando una visión de los próximos módulos, las aplicaciones en el mundo real y la visión de los modelos YOLO en diversas industrias, así como presentando futuros desarrollos, incluida la introducción de modelos de profundidad YOLO , el reconocimiento de acciones y la visión de simplificar el despliegue de modelos YOLO a través de Ultralytics HUB .
Durante la sesión de profundización, Bo Zhang presentó el módulo de segmentación incorporado a la versión 3.0 de YOLOv6 lanzada por Meituan, arrojando luz sobre diversas técnicas de optimización adaptadas a los módulos de segmentación de objetos.
El debate pasó sin problemas a abordar casos de uso desafiantes en la detección de objetos, incluidos los obstáculos a los que se enfrenta la CNN tradicional para captar objetos distantes, aplicaciones militares y de drones, y la evolución dinámica de los sistemas de cámaras en drones para diversas aplicaciones.
Además, los ponentes profundizaron en una comparación detallada de la profundidad de una y dos cámaras YOLO , explorando las ventajas del efecto de paralaje y dilucidando la percepción de la profundidad en función de la distancia. Esta visión de conjunto proporcionó una comprensión holística de los avances y retos en el ámbito de la detección de objetos y la percepción de la profundidad.
En general, el panel concluyó con ideas sobre el uso de modelos de pose para el reconocimiento de acciones, el manejo de conceptos abstractos con la detección de objetos o la pose, y el esfuerzo de anotación para tareas complejas. Se recomendó empezar con una red de clasificación para quienes se aventuren en tareas complejas.
En general, la mesa redonda del YV23 mostró la profundidad y amplitud de conocimientos de la comunidad YOLO , proporcionando valiosas perspectivas sobre los retos actuales, los desarrollos futuros y el espíritu de colaboración que impulsa los avances en este campo.
¿Estás preparado para profundizar en el debate? Mira la mesa redonda completa aquí¡!
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