Découvre YOLO Vision 2023 : des défis à l'accélération matérielle, plonge dans les discussions clés de l'YV23 sur les modèles YOLO , la collaboration communautaire et les perspectives.
Alors que cette année touche à sa fin, cela nous réchauffe le cœur de voir notre communauté toujours plus nombreuse liée par la passion du monde de l'IA et de la vision par ordinateur. C'est la raison pour laquelle nous organisons chaque année notre événement phare YOLO Vision.
YOLO VISION 2023 (YV23) s'est tenu sur le campus Google for Startups à Madrid, réunissant des experts de l'industrie pour une table ronde perspicace, couvrant divers sujets allant des défis de la mise en œuvre du modèle Ultralytics YOLO aux perspectives de l'accélération matérielle. Plongeons-nous dans les principaux faits marquants et les discussions de l'événement :
Nous avons démarré la session par une présentation des panélistes, avec Glenn Jocher, Bo Zhang et Yonatan Geifman. Chaque intervenant apportant son expérience et son expertise, interpellant le public et transmettant une compréhension globale de la richesse des connaissances présentes dans le panel.
Nos panélistes se sont penchés sur les défis rencontrés dans la mise en œuvre de la politique de l'emploi. Ultralytics YOLOv8YOLOv6 et YOLO-NAS. Glenn Jocher, fondateur et PDG de Ultralytics, a abordé l'élargissement de l'application de Ultralytics dans diverses industries, telles que la vente au détail, la fabrication et les chantiers de construction, et a donné un aperçu des progrès et des priorités de YOLOv8, en mettant l'accent sur la facilité d'utilisation et les améliorations dans le monde réel.
Yonatan a mis l'accent sur les défis rencontrés dans la mise en œuvre de YOLO-NAS, en insistant sur la performance et la reproductibilité, tandis que Bo Zhang a partagé ses idées sur les défis rencontrés dans la mise en œuvre de YOLOv6, en se concentrant sur la performance, l'efficacité et la reproductibilité.
À Ultralytics, nous sommes dévoués à l'engagement de notre communauté, à la gestion des commentaires et aux contributions open-source, et ces sujets ont certainement été abordés au cours de notre panel. Ultralytics favorise une communauté de plus de 500 contributeurs qui participent activement au développement de notre technologie. Si tu souhaites faire partie de notre mouvement, tu peux également rejoindre notre communauté de membres actifs sur notre serveur Discord.
Chaque panéliste a partagé son point de vue sur le rôle de l'engagement communautaire dans le projet YOLO-NAS, en mettant l'accent sur la collaboration et en tirant parti de plateformes comme GitHub pour obtenir des commentaires.
Au fur et à mesure que notre conversation évoluait, elle s'est orientée vers l'accélération matérielle et l'avenir passionnant de l'IA. Glenn a discuté du potentiel de l'IA à mesure que le matériel rattrape les logiciels et les algorithmes, ce qui ouvre de nouvelles possibilités d'amélioration des performances et de progrès.
Les panélistes ont exploré les capacités en temps réel, les progrès du matériel et la polyvalence des modèles YOLO pour diverses applications, en abordant la réidentification des objets, les plans d'intégration et le déploiement des modèles YOLO sur des appareils embarqués, ainsi que les résultats de performance et la sélection des modèles.
Un autre acteur clé de notre débat d'experts était Ultralytics HUB. Des idées sur les techniques de sélection des modèles et leur développement pour un déploiement simplifié des modèles ont été partagées, soulignant la simplicité de Ultralytics HUB en tant qu'outil de formation sans code pour les modèles YOLO .
Les panélistes ont poursuivi en donnant un aperçu des modules à venir, des applications réelles et de la vision des modèles YOLO dans diverses industries, ainsi qu'en présentant les développements futurs, notamment l'introduction de modèles de profondeur YOLO , la reconnaissance des actions et la vision de la simplification du déploiement des modèles YOLO par le biais de Ultralytics HUB .
Au cours de cette session éclairante, Bo Zhang a présenté le module de segmentation intégré à la version 3.0 de YOLOv6 publiée par Meituan, en mettant en lumière diverses techniques d'optimisation adaptées aux modules de segmentation d'objets.
La discussion s'est ensuite orientée vers les cas d'utilisation difficiles en matière de détection d'objets, y compris les obstacles rencontrés par le CNN traditionnel pour capturer des objets distants, les applications militaires et de drones, et l'évolution dynamique des systèmes de caméras sur les drones pour diverses applications.
En outre, les conférenciers ont procédé à une comparaison détaillée de la profondeur avec une et deux caméras YOLO , en explorant les avantages de l'effet de parallaxe et en élucidant la perception de la profondeur en fonction de la distance. Ce tour d'horizon complet a permis de comprendre les avancées et les défis dans le domaine de la détection d'objets et de la perception de la profondeur.
Dans l'ensemble, le groupe a conclu en donnant des indications sur l'utilisation de modèles de pose pour la reconnaissance d'actions, la gestion de concepts abstraits avec la détection d'objets ou la pose, et l'effort d'annotation pour les tâches complexes. Il a été recommandé de commencer par un réseau de classification pour ceux qui s'aventurent dans des tâches complexes.
Dans l'ensemble, la table ronde YV23 a mis en évidence la profondeur et l'étendue de l'expertise au sein de la communauté YOLO , en fournissant des indications précieuses sur les défis actuels, les développements futurs et l'esprit de collaboration qui fait avancer les choses dans ce domaine.
Tu es prêt à approfondir la discussion ? Regarde l'intégralité de la table ronde ici!
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