다양한 산업 분야의 AI에 대한 강연과 Ultralytics 전문가들의 최신 머신 러닝에 대한 강연을 통해 YOLO VISION 2022에서 인사이트를 발견하세요.
2022년 9월 27일에 첫 번째 YOLO VISION이 열렸습니다. 자동차 산업의 AI 도입부터 과일 생산의 실시간 분석에 이르기까지 다양한 분야의 YOLOv5 사용자들로부터 영감을 주는 강연을 들었습니다.
이번 행사를 특별하게 만든 것은 연사들의 배경이 매우 다양하다는 점입니다. 18개 참가 기업의 대표로 구성된 연사들은 ML 프로세스의 모든 측면에서 인사이트를 전달했습니다. 그중에는 다음과 같은 파트너 기업도 포함되어 있습니다. Comet, Deci, ClearML, Paperspace, , 그리고 Roboflow와 같은 파트너 기업뿐만 아니라 중국의 거대 기업인 Baidu, Meituan, OpenMMLabs와 같은 오픈 소스 분야의 다른 기업들도 참여했습니다.
YOLOv5 의 탄생 비하인드 스토리와 R&D에 사용된 방법론이 궁금하신가요?
유니티의 창립자 겸 CEO인 글렌 조처( Ultralytics)와 ML 엔지니어인 아유시 차우라시아(Ayush Chaurasia)와 함께 최고의 아키텍처를 선택하는 데 사용되는 총체적인 접근 방식에 대해 자세히 알아보세요.
YOLOv5 같은 훌륭한 모델 아키텍처는 머신러닝에서 유용한 결과를 얻는 데 매우 중요합니다. 하지만 모델은 데이터 세트만큼만 우수합니다. 파트너인 Roboflow 의 CEO 겸 공동 설립자인 조셉 넬슨은 데이터 세트 품질이 생산 결과에 미치는 영향을 보여주었습니다. 이 인사이트는 10,000개가 넘는 비전 트레이닝 작업과 90,000개 이상의 데이터 세트로 구성된 Universe의 오픈 소스 커뮤니티에서 얻은 것입니다. Roboflow
세션에서 Joseph은 개발자가 데이터 세트를 해킹하여 의미 있는 결과를 더 빨리 얻을 수 있는 연구와 프로덕션의 주요 차이점도 소개했습니다.
데이터 세트 품질과 데이터 세트 품질이 이력서 모델을 생산 가치로 전환하는 데 미치는 영향에 대해 알아보세요!
오늘날의 모든 기존 소프트웨어는 배포 전에 다양한 유형의 포괄적인 테스트를 거치므로 프로덕션 오류의 위험이 크게 줄어듭니다.
이러한 아이디어를 통계 중심의 ML 세계에 어떻게 적용할 수 있을까요?
Google 의 데이터 과학자이자 딥체크의 오픈소스 개발자 옹호자인 아이슈와리야 스리니바산이 현실의 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 구축하는 것의 즐거움에 대해 이야기합니다. Google 에서 TensorFlow, DataFlow, AI Platform 등 핵심 Google 제품을 활용하여 고객 사용 사례를 위한 머신 러닝 솔루션을 구축하고 있습니다.
Aishwarya가 YOLO VISION에 참여하여 모델을 광범위하게 테스트하고 분석하기 위한 모범 사례와 실용적인 팁에 대해 이야기합니다. 그녀의 강연을 통해 소프트웨어 테스팅과 ML 테스팅의 차이점을 알아보세요.
유니티는 획기적인 패널을 개최하여 YOLO 아키텍처 패밀리의 다른 멤버들과 이 분야의 다른 최고 오픈소스 비전 AI 아키텍처를 한자리에 모았습니다.
여기에서는 메이투안(Meituan)의 YOLOv6, 오픈엠엠랩(OpenMMLab CN)의 MMDetection, 바이두( PaddlePaddle )의 Ultralytics' YOLOv5 '가 참여해 비전 AI의 미래를 실현하는 오픈소스 프로젝트에 대해 논의했습니다.
이 최고의 비전 AI 리포지토리가 한 무대에 선 것은 이번이 처음입니다. 이 패널을 놓치셨다면 보 장(Bo Zhang), 글렌 조처(Glenn Jocher), 왕 관중(Guanzhong Wang), 장 웬웨이(Wenwei Zhang), 시 이신(Yixin Shi)이 선택한 프레임워크, 디자인, 리포지토리 구조의 진화 등에 대해 논의한 이 동영상을 시청하세요!
"우리 모두는 서로의 도구와 경험에서 배워야 합니다."라고 CEO인 Glenn Jocher는 말합니다.
시각적 데이터 관리 시스템은 저장, 품질, 검색, 분석, 시각화 등 모든 면에서 부족합니다. 그 결과, 기업과 연구자들은 제품 신뢰성, 작업 시간, 스토리지 및 컴퓨팅 낭비, 그리고 가장 중요한 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 능력을 잃고 있습니다.
이 강연에서는 대니 빅슨 박사가 인기 있는 무료 GitHub 도구인 Fastdup을 사용하여 이 문제를 해결하는 방법을 알려주었습니다.
FastDup은 대규모 이미지 컬렉션에서 인사이트를 얻기 위한 도구입니다. 이상 징후, 중복 및 거의 중복된 이미지, 유사성 클러스터를 찾아내고 이미지 간의 정상적인 동작과 시간적 상호 작용을 학습할 수 있습니다. 고품질 데이터 세트의 스마트한 하위 샘플링, 이상값 제거, 태깅을 위해 전송할 새로운 정보의 신규성 감지에 사용할 수 있습니다.
빅데이터 분석 및 대규모 머신러닝 전문가인 대니 빅슨은 하이테크 업계에서 15년 이상의 경력을 쌓았습니다. 사용자를 위한 빅데이터 분석 제품을 개발하는 머신 러닝 플랫폼인 Turi로 잘 알려져 있습니다. 2016년에 Turi는 Apple에 인수되었고, 대니 빅슨 박사는 수년간 수석 데이터 과학 관리자로 근무했습니다.
그리고 마지막으로, 저희는 공식적으로 우리의 Ultralytics HUB!
Ultralytics HUB 는 간단한 3단계로 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있는 코드 없는 솔루션입니다! 학습할 데이터를 선택하여 모델에 생명을 불어넣으세요.
유니티의 전문가이자 툴 제작자인 칼렌 마이클과 세르지오 산체스가 Ultralytics HUB 을 통해 모든 기능을 설명했습니다. Ultralytics HUB 에서 자세히 알아보고 무료로 모델 제작을 시작하세요!
유튜브 채널에서 모든 녹화 세션을 찾아보세요!
YOLO VISION에 많은 분들이 참여해주셔서 매우 기쁘게 생각하며, 전 세계 전문가들이 비전 AI에 대해 배우고 소셜 미디어를 팔로우하여 최신 소식을 접할 수 있는 행사를 만들게 되어 기쁩니다. 내년 YOLO VISION 2023에서 뵙겠습니다!
