YOLO Vision 2023'ü ortaya çıkarın: zorluklardan donanım hızlandırmaya, YOLO modelleri, topluluk işbirliği ve beklentiler hakkındaki önemli YV23 tartışmalarını inceleyin.
Bu yıl sona ererken, sürekli büyüyen topluluğumuzun yapay zeka ve bilgisayarla görme dünyasına olan tutkuyla birbirine bağlandığını görmek içimizi ısıtıyor. Bu nedenle her yıl amiral gemisi etkinliğimiz YOLO Vision'ı düzenliyoruz.
YOLO Madrid'deki Google for Startups kampüsünde düzenlenen VISION 2023 (YV23), Ultralytics YOLO modeli uygulamalarındaki zorluklardan donanım hızlandırma beklentilerine kadar çeşitli konuları kapsayan, sektör uzmanlarını aydınlatıcı bir panel konuşması için bir araya getirdi. Etkinlikte öne çıkan önemli noktaları ve tartışmaları inceleyelim:
Oturuma Glenn Jocher, Bo Zhang ve Yonatan Geifman'dan oluşan panelistlerin tanıtımıyla başladık. Her konuşmacı kendi geçmişini ve uzmanlığını ortaya koyarak dinleyicilere hitap etti ve paneldeki bilgi zenginliğine ilişkin kapsamlı bir anlayış sundu.
Panelistlerimiz uygulamada karşılaşılan zorlukları derinlemesine inceledi Ultralytics YOLOv8, YOLOv6 ve YOLO-NAS. Ultralytics 'un Kurucusu ve CEO'su Glenn Jocher, Ultralytics 'un perakende, üretim ve şantiyeler gibi çeşitli sektörlerde genişleyen uygulamalarını ele aldı ve gerçek dünyadaki kullanılabilirliği ve iyileştirmeleri vurgulayarak YOLOv8 için ilerleme ve önceliklere genel bir bakış sağladı.
Yonatan, YOLO-NAS uygulamasındaki zorlukları vurgulayarak performans ve yeniden üretilebilirlik üzerinde dururken Bo Zhang, YOLOv6 uygulamasında karşılaşılan zorluklara ilişkin görüşlerini paylaşarak performans, verimlilik ve yeniden üretilebilirliğe odaklandı.
Ultralytics olarak kendimizi topluluk katılımına, geri bildirim yönetimine ve açık kaynak katkılarına adadık ve panelimiz sırasında bu konulara kesinlikle değinildi. Ultralytics , teknolojimizin geliştirilmesinde aktif olarak yer alan 500'den fazla katılımcıdan oluşan bir topluluğu teşvik etmektedir. Hareketimizin bir parçası olmak isterseniz, Discord Sunucumuzdaki aktif üyelerden oluşan topluluğumuza da katılabilirsiniz.
Her bir panelist, YOLO-NAS projesinde topluluk katılımının rolüne ilişkin kendi bakış açılarını paylaşarak işbirliğine ve geri bildirim için GitHub gibi platformlardan yararlanmaya vurgu yaptı.
Sohbetimiz ilerledikçe, konuşma donanım hızlandırma ve yapay zekanın heyecan verici geleceğine kaydı. Glenn, donanımın yazılım ve algoritmalara yetişerek gelişmiş performans ve ilerlemeler için yeni olasılıklar açmasıyla yapay zekanın potansiyelini tartıştı.
Panelistler, gerçek zamanlı yetenekleri, donanım gelişmelerini ve YOLO modellerinin çeşitli uygulamalar için çok yönlülüğünü araştırarak, nesnelerin yeniden tanımlanması, entegrasyon planları ve YOLO modellerinin gömülü cihazlara yerleştirilmesinin yanı sıra performans sonuçları ve model seçimini de ele aldılar.
Panel tartışmamızdaki bir diğer kilit oyuncu ise Ultralytics HUB. YOLO modelleri için kodsuz bir eğitim aracı olarak Ultralytics HUB 'un basitliği vurgulanarak model seçim teknikleri ve basitleştirilmiş model dağıtımı için geliştirilmesine ilişkin bilgiler paylaşıldı.
Panelistler, yaklaşan modüllere, gerçek dünya uygulamalarına ve farklı sektörlerdeki YOLO modellerine yönelik vizyona bir bakış sunmanın yanı sıra YOLO derinlik modellerinin tanıtımı, eylem tanıma ve Ultralytics HUB aracılığıyla YOLO model dağıtımını basitleştirme vizyonu da dahil olmak üzere gelecekteki gelişmeleri sunarak devam ettiler.
Bilgilendirme oturumunda Bo Zhang, Meituan tarafından yayınlanan YOLOv6 sürüm 3.0'da yer alan segmentasyon modülünü tanıtarak nesne segmentasyon modülleri için özel olarak tasarlanmış çeşitli optimizasyon tekniklerine ışık tuttu.
Tartışma, geleneksel CNN'in uzaktaki nesneleri yakalamada karşılaştığı engeller, askeri ve drone uygulamaları ve çeşitli uygulamalar için drone'lardaki kamera sistemlerinin dinamik gelişimi de dahil olmak üzere nesne algılamadaki zorlu kullanım durumlarını ele almaya sorunsuz bir şekilde geçti.
Ayrıca, konuşmacılar tek ve çift kameralı YOLO derinlik karşılaştırmasını ayrıntılı bir şekilde ele alarak paralaks etkisinin avantajlarını araştırdı ve mesafeye dayalı derinlik algısını aydınlattı. Bu kapsamlı genel bakış, nesne algılama ve derinlik algısı alanındaki ilerlemelerin ve zorlukların bütünsel bir şekilde anlaşılmasını sağladı.
Genel olarak panel, eylem tanıma için poz modellerinin kullanılması, nesne algılama veya poz ile soyut kavramların ele alınması ve karmaşık görevler için açıklama çabası hakkında içgörülerle sonuçlandı. Karmaşık görevlere girişenler için bir sınıflandırma ağı ile başlanması önerildi.
Genel olarak, YV23 panel konuşması YOLO topluluğundaki uzmanlığın derinliğini ve genişliğini sergileyerek mevcut zorluklar, gelecekteki gelişmeler ve alandaki ilerlemeleri yönlendiren işbirlikçi ruh hakkında değerli bilgiler sağladı.
Tartışmayı daha derinlemesine incelemeye hazır mısınız? Panel konuşmasının tamamını izleyin Burada!
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
