Roboflow オープンソースとUltralytics YOLOv8

マドリードのGoogle for Startups Campusで開催されたYOLO VISION2023(YV23)でのジョセフ・ネルソンの講演の主な内容を共有できることを嬉しく思う。

Roboflow の共同設立者兼CEOであるジョセフは、基礎モデル、オープンソースコラボレーション、そして魅力的な領域について掘り下げた。 Ultralytics YOLOv8Roboflow は、開発者が一流のコンピュータ・ビジョン・データセットとモデルを構築するためのプラットフォームであり、25万人以上の開発者がそのツールを活用している。

なぜコンピュータ・ビジョンなのか？

ジョセフは、コンピュータ・ビジョンの本質を探る旅に私たちを連れて行ってくれた。コンピュータ・ビジョンとは、人工知能（AI）やコンピュータ・サイエンスの一分野であり、コンピュータが画像や動画を処理し、そこからデータや情報を抽出して必要に応じて分析することを目的としている。 

一言で言えば、私たちが目にするものすべてをソフトウェアに変換し、世界をプログラマブルにするというミッションに沿ったものだ。小売店の在庫管理の強化から、遊び心のあるSnapchatフィルターの作成まで、その用途は無限である。

ジョセフは、コンピューター・ビジョンを活用したエキサイティングなプロジェクトの例を紹介した。それらは、炎を投げて雑草を刈るロボットや猫の運動マシン（レーザーポインター付き！）から、空撮画像を航行してソーラーパネルなどのアイテムを検出するドローン、自動OBSコントローラー、さらには悪名高いリックロールから私たちを救うツールまで、多岐にわたった。

ファンデーション・モデルゲームを変える

講演では、財団モデルがもたらすパラダイムシフトについて、3つのシナリオを紹介した：

• すぐに使えるモデル：OpenAIのCLIPのような既存のモデルを、コンテンツのフィルタリングや画像のキャプション付けなどのタスクに使用することができます。これは、リアルタイムの要件が重要ではなく、大規模なコンピューティングパワーへのアクセスが可能な場合に理想的なオプションとなります。

• 少し手助けが必要なモデル： Roboflow のグラウンディング・ダイノのようなモデルを利用することで、特定のタスクのために自動ラベリングや微調整を行うことができる。これは種の識別のようなケースに最適で、ベースラインモデルをドメイン固有のニーズに合わせて強化することができる。

• ゼロからの構築：カスタムデータの収集、モデルのトレーニング、継続的な改善を含む従来のワークフローがある場合。これは、リアルタイムまたは無制限の計算を必要とするドメイン固有の問題に合わせたソリューションです。

可能性を解き放つUltralytics

ジョセフは、ワークフローを加速し、 モデルの構築、訓練、 デプロイを容易にするUltralytics の力を強調した。Ultralytics は、オープンソースのデータセット、モデル、そしてノーコードの SaaS ツールUltralytics HUB のような無数の貴重なリソースのハブとして機能する。

まとめ

ジョセフは最後に、これらのツールを探求し、経験を共有し、コンピュータビジョンの未来を形成し続けるようコミュニティに呼びかけた。革新的なソリューションを創造し、AIの限界を押し広げながら、一緒にこの旅に乗り出しましょう。

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