Scopri i punti salienti dell'evento annuale di Ultralytics' e rivivi l'esperienza ibrida di YOLO Vision. Parleremo del lancio di Ultralytics' YOLO11, dei coinvolgenti panel e di molto altro ancora.
Il 27 settembre Ultralytics ha riunito la comunità dell'AI e della computer vision per il nostro entusiasmante evento annuale ibrido YOLO Vision 2024 (YV24). Ospitato presso il Campus Google for Startups di Madrid e trasmesso in streaming a livello globale, l'evento ha riunito esperti, sviluppatori e appassionati per discutere degli ultimi progressi nel campo della Vision AI, come il nuovo modelloUltralytics YOLO11. Il live stream dell'evento ha già raggiunto oltre 5.400 visualizzazioni, con più di 10.600 impressioni e 469,5 ore di visione, coinvolgendo gli innovatori di tutto il mondo.
YV24 è iniziato con un caloroso benvenuto da parte del nostro ospite, Oisin Lunny, che ha sottolineato l'importanza della comunità e delle connessioni dicendo: "Credo molto nel potere delle grandi idee e delle grandi comunità, e ciò che Ultralytics ha creato con YOLO Vision è proprio questo: una grande comunità di grandi persone con grandi idee".
In questo articolo, individueremo i punti salienti di YOLO Vision 2024, dalle coinvolgenti tavole rotonde agli affascinanti casi d'uso della computer vision nel mondo reale. Esploreremo anche gli interventi tecnici che spaziano dall'IA dei margini all'accelerazione hardware, oltre ai momenti di networking e di creazione di comunità che hanno reso l'evento un successo. Che tu sia interessato alle innovazioni dell'IA, agli annunci chiave o al futuro della Vision AI, questo riassunto dell'evento YOLO Vision 2024 ti offre tutti gli spunti essenziali!
Il lancio del prodotto che era stato annunciato prima di YOLO Vision 2024 è stato finalmente svelato con un annuncio durante il keynote iniziale da parte di Glenn Jocher, fondatore e CEO di Ultralytics. Glenn ha presentato Ultralytics YOLO11, che rappresenta la prossima generazione di modelli di computer vision, in fase di sviluppo da diversi mesi. Per rendere ancora più emozionante il lancio, Glenn è stato intervistato al Ravit Show e ha condiviso le sue idee sullo sviluppo di YOLO11.
Durante il suo keynote, Glenn ha anche raccontato la storia del percorso dell'azienda, partendo dal suo background nella fisica delle particelle e da come il suo interesse per la comprensione dell'universo lo abbia poi portato all'apprendimento automatico e alla computer vision.
Ha spiegato come il suo lavoro iniziale in fisica, in cui i ricercatori analizzavano le interazioni tra le particelle, fosse simile al rilevamento degli oggetti nella computer vision. La sua curiosità e la sua voglia di lavorare su una tecnologia all'avanguardia hanno portato alla creazione di Ultralytics YOLOv5. Nel corso del suo intervento, Glenn ha sottolineato l'importanza della collaborazione e del contributo all'interno della comunità open-source e ha ringraziato gli sviluppatori di tutto il mondo che hanno fornito feedback e contribuito a migliorare YOLOv5 e . Ultralytics YOLOv8 nel corso del tempo.
Ha poi presentato le caratteristiche principali di Ultralytics YOLO11 e ha spiegato che è più veloce, più preciso e più efficiente dei modelli precedenti. Infatti, YOLO11m utilizza il 22% di parametri in meno rispetto a YOLOv8m , ma offre un'accuratezza migliore sul set di dati COCO, rendendo YOLO11 perfetto per le applicazioni in tempo reale in cui velocità e accuratezza sono fondamentali.
Glenn ha sottolineato la portata del lancio dicendo: "Stiamo lanciando 30 modelli in totale, 25 dei quali sono open source, con cinque dimensioni diverse per cinque compiti diversi. Si tratta di classificazione di immagini, rilevamento di oggetti, segmentazione di istanze, stima di pose e bounding box orientati". Per quanto riguarda le aziende, ha annunciato che il mese prossimo saranno disponibili modelli robusti addestrati su un set di dati proprietario di 1 milione di immagini. Inutile dire che l'annuncio ha dato il via all'evento con una nota positiva, lasciando i partecipanti desiderosi di saperne di più sul potenziale di innovazione di YOLO11 in campi come la produzione e le auto a guida autonoma.
Le tavole rotonde, moderate da Oisin Lunny, a YOLO Vision 2024 hanno fornito una serie di approfondimenti sull'IA, la computer vision e la creazione di comunità.
Il primo panel ha visto la partecipazione di Glenn Jocher, Jing Qiu (una figura chiave nello sviluppo dei modelli di YOLO presso Ultralytics) e Ao Wang dell'Università Tsinghua, coautore di YOLOv10. Il panel ha discusso i recenti sviluppi dell'IA generativa e della computer vision, concentrandosi sulle loro somiglianze, sulle differenze e sull'impatto che ciascun campo ha avuto sull'altro. Nonostante la recente ascesa dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), il gruppo ha sottolineato che la computer vision tradizionale è ancora essenziale per compiti specifici in settori come quello sanitario.
Il panel successivo ha affrontato le sfide che le donne devono affrontare nella leadership dell'IA, con i relatori: Paula Derrenger, direttrice della crescita di Ultralytics, Bruna de Guimarães, ex CPO e COO di SaaS, Mariana Hernandez, responsabile del capitolo Latinas in Tech di Madrid, e Christina Stathopoulous, fondatrice di Dare to Data, che hanno condiviso le loro esperienze, discutendo dell'importanza della mentorship e della necessità per le donne di intraprendere azioni proattive nella ricerca di ruoli di leadership. Hernandez ha consigliato: "Sii proattiva, non aspettare che le cose accadano per te" e ha incoraggiato le donne del pubblico ad affermarsi e a perseguire attivamente le opportunità. Il gruppo ha anche discusso il valore della creazione di ambienti di lavoro più favorevoli.
Il panel finale ha esplorato come la creazione di comunità forti possa favorire l'innovazione nell'IA. Burhan Qaddoumi, Harpreet Sahota e Bart Farrell hanno discusso i modi per coinvolgere il pubblico tecnico, sia online che durante gli eventi personali. L'intuizione di Farrell, "Devi incontrarli dove sono", ha sottolineato l'importanza di entrare in contatto con i membri della comunità alle loro condizioni per incoraggiare la collaborazione e l'apprendimento condiviso.
Diversi interventi all'YV24 hanno fatto luce su come i modelli di YOLO vengono applicati per risolvere le sfide del mondo reale in vari settori. Jim Griffin, conduttore del podcast AI Master Group, ha parlato di un progetto che utilizza i modelliYOLOv8 per monitorare i movimenti degli squali lungo la costa della California attraverso la sorveglianza dei droni. Il sistema avvisa i bagnini, i proprietari dei negozi di surf e i genitori, garantendo la sicurezza dei bagnanti grazie all'individuazione degli squali a 200 piedi di altezza dall'oceano. Griffin ha spiegato che la vera sfida non è stata il modello di intelligenza artificiale in sé, ma i lunghi voli dei droni e la raccolta dei dati necessari per addestrare il modello.
Allo stesso modo, David Scott di The Main Branch ha parlato dell'espansione della computer vision dal semplice rilevamento degli oggetti all'analisi del comportamento. Il suo intervento ha presentato applicazioni reali come il monitoraggio del comportamento del bestiame e l'identificazione di attività sospette nei negozi al dettaglio. Scott ha spiegato come il sito YOLOv8 possa essere utilizzato per monitorare la salute del bestiame analizzando comportamenti specifici, come mangiare, bere e camminare.
Inoltre, un discorso particolarmente sentito è stato quello di Ousman Umar di NASCO Feeding Minds, che ha raccontato come la sua organizzazione stia cambiando le vite fornendo istruzione informatica in Ghana. La sua fondazione ha creato 17 centri ICT, formando oltre 65.000 studenti, con l'obiettivo di creare posti di lavoro tecnologici locali per aiutare a risolvere problemi come l'immigrazione illegale. La storia di Umar ha dimostrato come l'istruzione e la tecnologia insieme possano portare a un cambiamento duraturo nelle comunità meno servite.
YV24 ha anche presentato diversi interventi incentrati su come l'IA e l'hardware si stanno unendo per dare vita a nuove idee. Esperti di aziende come Intel, Sony e NVIDIA hanno affrontato il tema dell'implementazione dei modelli YOLO sui dispositivi edge e dell'ottimizzazione delle prestazioni. Dmitriy Pastushenkov e Adrian Boguszewski di Intel hanno illustrato come il loro hardware supporta i modelli di YOLO attraverso NPU, CPU e GPU, mentre Amir Servi e Wei Tang di Sony hanno condiviso il modo in cui YOLO si integra con la piattaforma AITRIOS per un'efficiente implementazione dell'IA in ambito edge. Guy Dahan di NVIDIA ha parlato dell'utilizzo della loro architettura GPU per migliorare l'inferenza dei modelli YOLO .
Altre aziende come Qualcomm, Hugging Face, e Lightning AIhanno mostrato come le loro piattaforme rendano più facile per gli sviluppatori integrare e distribuire i modelli YOLO . Devang Aggarwal di Qualcomm ha presentato come modelli come YOLOv8 possano essere ottimizzati per i dispositivi Snapdragon attraverso il Qualcomm AI Hub.
Allo stesso modo, Pavel Lakubovskii di Hugging Face ha descritto come i suoi strumenti open-source consentano di integrare perfettamente modelli come YOLOv8 in vari flussi di lavoro, mentre Luca Antiga di Lightning AI ci ha illustrato come gli sviluppatori possano facilmente incorporare modelli come YOLOv8 a livello di codice per velocizzare la prototipazione e le iterazioni.
Nella settimana precedente all'YV24, il team di Ultralytics si è riunito a Madrid per un mix di workshop, incontri collaborativi e attività fuori sede. Queste attività sono andate oltre il lavoro, alimentando relazioni più forti e creando un'atmosfera positiva in vista dell'evento. Al termine dell'evento, i partecipanti e i relatori hanno avuto l'opportunità di fare networking, di condividere i punti chiave e di esplorare collaborazioni future. La combinazione di lavoro di squadra e cameratismo ha reso YV24 un successo professionale e un'esperienza memorabile.
YV24 ha riunito innovazione, collaborazione e uno sguardo al futuro della computer vision. Con il lancio di YOLO11, panel coinvolgenti e discussioni sull'hardware AI e sulle soluzioni edge, l'evento si è concentrato su come la Vision AI possa fare la differenza e su come la tecnologia stia cambiando per stare al passo con i progressi dell'AI. Inoltre, ha rafforzato le connessioni all'interno della comunità. Esperti e appassionati hanno condiviso idee e hanno esplorato le potenzialità della computer vision e di YOLO. L'evento si è concluso con una divertente sessione di quiz, in cui sono state messe in palio le felpe Ultralytics , lasciando tutti entusiasti per ulteriori innovazioni come YOLO11 in futuro.
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