Ultralytics YOLOv8 ve Intel'un OpenVINO kuyruk yönetiminde nasıl devrim yarattığını keşfedin. YV23 içgörülerinden öğrenin ve gerçek zamanlı izleme için yapay zeka odaklı çözümleri benimseyin. Devrime şimdi katılın!
Çığır açan fikirlerin en son teknolojiyle kusursuz bir şekilde birleştiği YOLO Vision 2023 (YV23) ne kadar heyecan vericiydi! Açılış konuşmalarından birinde Yazılım Evangelisti IntelAdrian Boguszewski, kuyruk yönetiminde devrim yaratma konusundaki görüşlerini paylaşmak üzere sahneye çıkıyor. Ultralytics YOLOv8 ve Intel's OpenVINO. Şimdi bu konuşmadan çıkarılacak önemli sonuçlara göz atalım.
Adrian evrensel bir zorluğa değinerek başladı: kuyrukları manuel olarak yönetme görevi. Adrian, manuel sayımın verimsizliğinin canlı bir resmini çizdi ve otomatik bir çözüme duyulan ihtiyacı vurguladı.
Bu zorluğun üstesinden gelmek için video akışlarından ve derin öğrenme algoritmalarından yararlanmaktan daha iyi bir yol var mı?
Adrian'ın akıllı kuyruk yönetimi vizyonu son derece netti: Kuyrukları gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve izlemek için yapay zekanın gücünden yararlanmak. Sistem, ilgili bölgeleri tanımlayarak ve bu bölgelerdeki insanları sayarak, kuyruklar kapasiteyi aştığında mağaza asistanlarını sorunsuz bir şekilde uyarabiliyordu. Gerçekten de oyunun kurallarını değiştiren bir çözüm!
Bu çözüm 4 basit adıma ayrılmıştır:
Adrian bizi yapay zeka çıkarımını optimize etmek ve dağıtmak için Intel'un OpenVINO açık kaynaklı araç setinin harikalarıyla tanıştırdı. Çok çeşitli çerçeve ve donanım desteği ile OpenVINO , farklı platformlarda daha iyi performans ve sorunsuz dağıtım vaat ediyor.
Adrian ayrıca optimizasyonun gizli sosunu da ortaya çıkardı: sinir ağı sıkıştırması. Eğitim sonrası niceleme gibi tekniklerle modeller doğruluktan ödün vermeden sıkıştırılabiliyordu. Sonuç mu? Performanstan ödün vermeden daha hızlı çıkarım.
YOLOv8 nesne algılama, sınıflandırma, segmentasyon ve poz tahmini gibi görevler için optimize edilmiş ve yüksek hızlı modeller sağlar. YOLOv8 .1 sürümüyle birlikte bu görevler, kesin doğruluk için hazırlanmış bir özellik olan Yönlendirilmiş Sınırlayıcı Kutular (OBB) içerir.
Bu son teknoloji ürünü özellik, farklı açılardaki ve dönüşlerdeki nesneleri tespit etmede üstündür. Havadan uzaktan algılama görüntüleri ve metin gibi eğimli nesneleri ayırt etmedeki hüneri açıktır.
OBB ile nesne lokalizasyonu oldukça hassastır, arka plan parazitini en aza indirir ve gelişmiş sınıflandırma modelleri için çevredeki öğelerden gelen gürültüyü azaltarak nesne sınıflandırmasını yükseltir.
Bu konuşmanın en önemli kısmı şüphesiz canlı demoydu. Sadece birkaç satır kod ile çözümün gücünü ve çok yönlülüğünü sergiledi. Gerçek zamanlı müşteri sayımı, sorunsuz uyarı ve etkileyici performans kıyaslamaları izleyicileri hayran bıraktı.
Intel donanımı üzerinde yapılan performans karşılaştırmalarıyla, bu çözümün gerçek dünyada uygulanabilirliğini gösterdik. Çözüm, i7 CPU'lardan Intel Xeon sunuculara kadar her yerde olağanüstü performans sağladı.
Sunum sırasında bize iki dağıtım seçeneği sunuldu: teknoloji meraklıları için komut dosyaları ve daha uygulamalı bir yaklaşımı tercih edenler için Jupyter not defterleri. Kapsamlı dokümantasyon ve takip etmesi kolay talimatlar sayesinde çözümü dağıtmak çocuk oyuncağıydı.
Adrian konuşmasını bitirirken bize bir meydan okuma bıraktı: akıllı kuyruk yönetimi devrimine katılmak. Bunun gibi açık kaynaklı projeler ve Intel'un Edge AI referans kitleri ile olasılıklar sonsuzdu. Öyleyse kolları sıvayalım, kodun içine dalalım ve yapay zeka destekli kuyruk yönetiminin geleceğini kucaklayalım!
Sonuç olarak, Intel'un sponsorluğu ve Adrian'ın YV23'teki konuşması, yapay zeka topluluğundaki inovasyon ve işbirliğinin gücünün bir kanıtıdır. Onun gibi vizyonerlerin öncülüğünde gelecek her zamankinden daha parlak görünüyor. Yapay zekanın gücünden yararlanalım, geliştiricileri güçlendirelim ve kuyruk yönetiminde her seferinde bir satır kodla devrim yaratalım!
Konuşmanın tamamını buradan izleyin!
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
