Roboflow su Costruire con l'Open Source e Ultralytics YOLOv8

Siamo entusiasti di condividere i punti salienti dell'intervento di Joseph Nelson a YOLO VISION 2023 (YV23), tenutosi al Google for Startups Campus di Madrid.

Joseph, co-fondatore e CEO di Roboflow, ha approfondito i modelli di fondazione, la collaborazione open-source e l'affascinante regno della visione artificiale. Ultralytics YOLOv8. Roboflow è una piattaforma che consente agli sviluppatori di creare dataset e modelli di computer vision di altissimo livello e vanta oltre un quarto di milione di sviluppatori che utilizzano i suoi strumenti.

Perché la Computer Vision?

Joseph ci ha accompagnato in un viaggio alla scoperta dell'essenza della computer vision. La computer vision è un campo dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'informatica che si occupa di consentire ai computer di elaborare immagini e video, estraendone dati e informazioni per poi analizzarli come necessario. 

In poche parole, trasforma tutto ciò che vediamo in software, allineandosi alla missione di rendere il mondo programmabile. Le applicazioni sono infinite, dal miglioramento della gestione dell'inventario al dettaglio alla creazione di divertenti filtri Snapchat.

Joseph ha condiviso esempi entusiasmanti di progetti basati sulla computer vision. Questi variano da robot lanciafiamme per uccidere le erbacce e macchine per l'esercizio dei gatti (puntatore laser incluso!) a droni che navigano su immagini aeree per rilevare oggetti come pannelli solari, controllori OBS automatizzati e persino uno strumento per salvarci dal famigerato Rick Roll.

Modelli di fondazione: Cambiare il gioco

L'intervento ha svelato il cambiamento di paradigma portato dai modelli di fondazione, delineando tre scenari:

• Modelli pronti all'uso: Puoi utilizzare modelli esistenti come CLIP di OpenAI per attività come il filtraggio dei contenuti e la sottotitolazione delle immagini. Questa è l'opzione ideale quando i requisiti in tempo reale non sono critici e si ha accesso a una notevole potenza di calcolo.

• Modelli che hanno bisogno di un po' di aiuto: Si possono utilizzare modelli come il grounding dyno di Roboflow per l'etichettatura automatica e la messa a punto per compiti specifici. È perfetto per casi come l'identificazione delle specie, in cui un modello di base può essere migliorato per soddisfare esigenze specifiche del dominio.

• Costruire da zero: Quando si ha un flusso di lavoro tradizionale che prevede la raccolta di dati personalizzati, la formazione di modelli e il miglioramento continuo. Si tratta di una soluzione su misura per problemi specifici del dominio con requisiti di calcolo in tempo reale o illimitati.

Sbloccare le possibilità con Ultralytics

Joseph ha sottolineato la potenza di Ultralytics nell'accelerare i flussi di lavoro, rendendo più facile la costruzione, l'addestramento e la distribuzione dei modelli. Ultralytics funge da hub per i dataset open-source, i modelli e una miriade di risorse preziose come il suo strumento SaaS no-code Ultralytics HUB.

Conclusione

Joseph ha concluso incoraggiando la comunità a esplorare questi strumenti, condividere le esperienze e continuare a plasmare il futuro della computer vision. Intraprendiamo questo viaggio insieme, creando soluzioni innovative e spingendo i confini dell'IA.

Scopri di più sull'Open Source con la distribuzione di YOLOv8 qui! 

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