YOLO VISION 2023 살펴보기 패널 토크 개요

한 해가 저물어가는 지금, AI와 컴퓨터 비전의 세계에 대한 열정으로 끊임없이 성장하는 커뮤니티가 하나로 연결되는 것을 보면 마음이 따뜻해집니다. 이것이 바로 매년 유니티의 대표 행사인 YOLO Vision을 개최하는 이유입니다. 

YOLO VISION 2023 (YV23)이 마드리드에 위치한 스타트업 캠퍼스( Google )에서 개최되어 업계 전문가들이 모여 Ultralytics YOLO 모델 구현의 과제부터 하드웨어 가속의 전망에 이르기까지 다양한 주제를 다루는 통찰력 있는 패널 토크를 진행했습니다. 이번 행사의 주요 하이라이트와 토론 내용을 자세히 살펴보세요:

패널 소개 및 발표자 프로필

세션의 시작은 패널리스트에 대한 소개로 시작되었으며, 글렌 조처, 보 장, 요나탄 가이프먼이 패널로 참여했습니다. 각 연사는 자신의 배경과 전문 지식을 바탕으로 청중에게 어필하고 패널의 풍부한 지식에 대한 포괄적인 이해를 전달했습니다.
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YOLO 모델 구현의 과제와 우선순위

패널리스트들은 다음과 같이 구현할 때 직면한 과제에 대해 자세히 설명했습니다. Ultralytics YOLOv8, YOLOv6 및 YOLO-NAS. Ultralytics 의 설립자 겸 CEO인 Glenn Jocher는 소매, 제조, 건설 현장 등 다양한 산업에서 Ultralytics 의 광범위한 적용 사례를 다루고 YOLOv8 의 진행 상황과 우선순위에 대한 개요를 제공하면서 실제 사용성과 개선 사항을 강조했습니다. 

요나탄은 성능과 재현성을 강조하며 YOLO-NAS 구현의 과제를 강조했고, 보 장은 성능, 효율성, 재현성에 초점을 맞춰 YOLOv6 구현에서 직면한 과제에 대한 인사이트를 공유했습니다.

커뮤니티 참여 및 협업

Ultralytics 에서는 커뮤니티 참여, 피드백 관리, 오픈소스 기여에 전념하고 있으며, 패널 토론에서도 이러한 주제를 확실히 다루었습니다. Ultralytics 에서는 기술 개발에 적극적으로 참여하는 500명 이상의 기여자 커뮤니티를 육성하고 있습니다. 이러한 움직임에 동참하고 싶으시다면, Discord 서버에서 활동 중인 회원 커뮤니티에 가입하실 수도 있습니다.

각 패널리스트는 YOLO-NAS 프로젝트에서 커뮤니티 참여의 역할에 대한 관점을 공유하면서 협업을 강조하고 피드백을 위해 GitHub와 같은 플랫폼을 활용하는 것을 강조했습니다.

하드웨어 가속화와 향후 전망

대화가 진전되면서 대화는 하드웨어 가속화와 AI의 흥미로운 미래로 옮겨갔습니다. Glenn은 하드웨어가 소프트웨어와 알고리즘을 따라잡으며 성능 향상과 발전을 위한 새로운 가능성을 열어가는 AI의 잠재력에 대해 이야기했습니다.

하드웨어 및 YOLO 모델의 발전

패널리스트들은 실시간 기능, 하드웨어 발전, 다양한 애플리케이션을 위한 YOLO 모델의 다양성을 살펴보고, 객체 재식별, 통합 계획, 임베디드 디바이스에 대한 YOLO 모델의 배포, 성능 결과 및 모델 선택에 대해 논의했습니다.

Ultralytics HUB 개요

패널 토론의 또 다른 주요 참여자는 Ultralytics HUB. 모델 선택 기법과 간소화된 모델 배포를 위한 개발에 대한 인사이트가 공유되었으며, 특히 YOLO 모델을 위한 코드 없는 트레이닝 도구로서 Ultralytics HUB 의 단순성을 강조했습니다. 

패널리스트들은 향후 출시될 모듈, 실제 적용 사례, 다양한 산업 분야의 YOLO 모델에 대한 비전을 소개하고 YOLO 깊이 모델 소개, 동작 인식, Ultralytics HUB 을 통한 YOLO 모델 배포 간소화 비전 등 향후 개발 사항을 발표했습니다.

다음을 사용한 고급 객체 감지 및 세분화 기법 YOLO

통찰력 있는 세션에서 보 장은 메이투안에서 출시한 YOLOv6 버전 3.0에 통합된 세분화 모듈을 소개하며 객체 세분화 모듈에 맞는 다양한 최적화 기법을 조명했습니다. 

토론은 멀리 있는 물체를 포착하는 데 있어 기존 CNN이 직면한 장애물, 군사 및 드론 애플리케이션, 다양한 애플리케이션을 위한 드론 카메라 시스템의 역동적인 진화 등 물체 감지의 까다로운 사용 사례를 다루는 것으로 자연스럽게 전환되었습니다. 

또한 연사들은 단일 카메라와 듀얼 카메라의 깊이( YOLO )를 자세히 비교하여 시차 효과의 장점을 살펴보고 거리에 따른 깊이 인식에 대해 설명했습니다. 이 포괄적인 개요는 물체 감지 및 깊이 인식 영역의 발전과 과제에 대한 총체적인 이해를 제공했습니다.

마무리

전반적으로 패널은 동작 인식을 위한 포즈 모델 사용, 객체 감지 또는 포즈를 통한 추상적 개념 처리, 복잡한 작업을 위한 주석 작업에 대한 인사이트를 얻으며 토론을 마무리했습니다. 복잡한 작업에 도전하는 사람들을 위해 분류 네트워크부터 시작하라는 권장 사항이 제시되었습니다.

전반적으로 YV23 패널 토크는 YOLO 커뮤니티의 깊이 있고 폭넓은 전문성을 보여주었으며, 현재의 과제, 미래의 발전, 그리고 이 분야의 발전을 이끄는 협업 정신에 대한 귀중한 통찰력을 제공했습니다.

토론에 대해 더 자세히 알아볼 준비가 되셨나요? 전체 패널 토크를 시청하세요 여기!