Ultralytics' yıllık etkinliğinden önemli noktaları keşfedin ve YOLO Vision hibrit deneyimini yeniden yaşayın. Ultralytics ' YOLO11 lansmanını, ilgi çekici panelleri ve daha fazlasını ele alacağız.
27 Eylül'de Ultralytics , yapay zeka ve bilgisayarla görme topluluklarını heyecan verici yıllık hibrit etkinliğimiz YOLO Vision 2024 (YV24) için bir araya getirdi. Madrid'deki Google for Startups Kampüsünde düzenlenen ve dünya çapında yayınlanan etkinlik, yeni Ultralytics YOLO11 modeli gibi Vision AI'daki en son gelişmeleri tartışmak üzere uzmanları, geliştiricileri ve meraklıları bir araya getirdi. Etkinliğin canlı yayını şimdiden 5.400'den fazla izlenme sayısına, 10.600'den fazla gösterim sayısına ve 469,5 izleme saatine ulaşarak dünyanın dört bir yanındaki yenilikçilerin ilgisini çekti.
YV24 sunucumuz Oisin Lunny'nin sıcak karşılamasıyla başladı ve Lunny topluluk ve bağlantının önemini vurgulayarak şunları söyledi: "Büyük fikirlerin ve büyük toplulukların gücüne inanan biriyim ve Ultralytics 'un YOLO Vision ile yarattığı şey de tam olarak bu - büyük fikirlere sahip büyük insanlardan oluşan büyük bir topluluk."
Bu makalede, ilgi çekici panel tartışmalarından bilgisayarla görmenin büyüleyici gerçek dünya kullanım örneklerine kadar YOLO Vision 2024'te öne çıkan önemli noktaları belirleyeceğiz. Ayrıca, uç yapay zekadan donanım hızlandırmaya kadar uzanan teknik konuşmaların yanı sıra etkinliği başarılı kılan ağ oluşturma ve topluluk oluşturma anlarını da inceleyeceğiz. Yapay zeka yenilikleri, önemli duyurular veya Vision AI'nın geleceği ile ilgileniyorsanız, bu YOLO Vision 2024 etkinlik özeti tüm önemli çıkarımları kapsamaktadır!
YOLO Vision 2024'ten önce duyurulan ürün lansmanı, Ultralytics'un Kurucusu ve CEO'su Glenn Jocher'in ilk açılış konuşması sırasında yaptığı bir duyuruyla nihayet ortaya çıktı. Glenn tanıttı Ultralytics YOLO11birkaç aydır geliştirilmekte olan yeni nesil bilgisayarla görme modellerine işaret ediyordu. Lansmanın heyecanına katkıda bulunan Glenn, daha sonra The Ravit Show 'a röportaj verdi ve YOLO11 'un geliştirilmesiyle ilgili görüşlerini paylaştı.
Glenn açılış konuşmasında ayrıca, parçacık fiziğindeki geçmişinden başlayarak şirketin yolculuğunun hikayesini ve evreni anlama konusundaki merakının onu nasıl makine öğrenimi ve bilgisayarla görmeye yönlendirdiğini paylaştı.
Araştırmacıların parçacık etkileşimlerini analiz ettiği fizik alanındaki ilk çalışmalarının bilgisayarla görmedeki nesne tespitine nasıl benzediğini anlattı. Merakı ve en son teknoloji üzerinde çalışma dürtüsü nihayetinde Ultralytics YOLOv5. Glenn konuşması boyunca açık kaynak topluluğu içinde işbirliğinin ve katkıda bulunmanın önemini vurguladı ve dünya çapında geri bildirimde bulunan ve YOLOv5 adresinin geliştirilmesine yardımcı olan geliştiricilere teşekkür etti. Ultralytics YOLOv8 zaman içinde.
Daha sonra Ultralytics YOLO11 ' un temel özelliklerini tanıttı ve önceki modellerden daha hızlı, daha doğru ve daha verimli olduğunu açıkladı. Aslında, YOLO11m YOLOv8m 'dan %22 daha az parametre kullanmasına rağmen COCO veri setinde daha iyi doğruluk sunarak YOLO11 'u hız ve doğruluğun temel olduğu gerçek zamanlı uygulamalar için mükemmel hale getiriyor.
Glenn lansmanın ölçeğini şu sözlerle vurguladı: "Beş farklı görev için beş farklı boyutta, 25'i açık kaynak olmak üzere toplam 30 model lanse ediyoruz. Bu görevler görüntü sınıflandırma, nesne algılama, örnek segmentasyonu, poz tahmini ve yönlendirilmiş sınırlayıcı kutulardır." Kurumsal tarafta ise önümüzdeki ay, 1 milyon görüntüden oluşan tescilli bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş sağlam modellerin kullanıma sunulacağını duyurdu. Söylemeye gerek yok, bu duyuru etkinliğe büyük bir heyecan kattı ve katılımcıları YOLO11'un üretim ve sürücüsüz otomobiller gibi alanlarda yenilik yapma potansiyeli hakkında daha fazla bilgi edinmeye hevesli bıraktı.
Oisin Lunny'nin moderatörlüğünde YOLO Vision 2024 adresinde gerçekleştirilen panel tartışmalarında yapay zeka, bilgisayarla görme ve topluluk oluşturma konularında çeşitli görüşler sunuldu.
İlk panelde Glenn Jocher, Jing Qiu ( Ultralytics adresinde YOLO modellerinin geliştirilmesinde önemli bir figür) ve Tsinghua Üniversitesi'nden YOLOv10'un ortak yazarı Ao Wang yer aldı. Panel, benzerliklerine, farklılıklarına ve her bir alanın diğeri üzerindeki etkisine odaklanarak üretken yapay zeka ve bilgisayarla görme alanındaki son gelişmeleri tartıştı. Büyük dil modellerinin (LLM' ler) son zamanlardaki yükselişine rağmen panel, geleneksel bilgisayarla görmenin sağlık gibi sektörlerdeki belirli görevler için hala gerekli olduğunu belirtti.
Bir sonraki panelde, kadınların yapay zeka liderliğinde karşılaştıkları zorluklar ele alındı: Ultralytics Büyüme Direktörü Paula Derrenger, SaaS eski CPO ve COO'su Bruna de Guimarães, Latinas in Tech Madrid Bölüm lideri Mariana Hernandez ve Dare to Data Kurucusu Christina Stathopoulous deneyimlerini paylaşırken, mentorluğun önemini ve kadınların liderlik rolleri ararken proaktif adımlar atmaları gerektiğini tartıştılar. Hernandez, "Proaktif olun, bir şeylerin sizin için olmasını beklemeyin" tavsiyesinde bulunarak dinleyiciler arasındaki kadınları kendilerini ortaya koymaya ve fırsatları aktif bir şekilde takip etmeye teşvik etti. Panelde ayrıca daha destekleyici çalışma ortamları yaratmanın değeri de tartışıldı.
Son panel, güçlü topluluklar oluşturmanın yapay zekada inovasyonu nasıl teşvik edebileceğini araştırdı. Burhan Qaddoumi, Harpreet Sahota ve Bart Farrell, hem çevrimiçi hem de yüz yüze etkinliklerde teknik kitlelerle etkileşim kurmanın yollarını tartıştı. Farrell'in "Onlarla bulundukları yerde buluşmalısınız" şeklindeki içgörüsü, işbirliğini ve ortak öğrenmeyi teşvik etmek için topluluk üyeleriyle kendi koşullarında bağlantı kurmanın önemiyle empati kurdu.
YV24'teki birkaç konuşma, YOLO modellerinin çeşitli sektörlerdeki gerçek dünya zorluklarını çözmek için nasıl uygulandığına ışık tuttu. AI Master Group podcast'inin sunucusu Jim Griffin, Kaliforniya sahil şeridi boyunca köpekbalığı hareketlerini drone gözetimi yoluyla izlemek içinYOLOv8 modellerini kullanan bir projeden bahsetti. Sistem cankurtaranları, sörf dükkânı sahiplerini ve ebeveynleri uyararak okyanusun 200 fit yukarısından köpekbalıklarını tespit ederek sahile gidenlerin güvenliğini sağlıyor. Griffin asıl zorluğun yapay zeka modelinin kendisi değil, modeli eğitmek için gereken kapsamlı drone uçuşları ve veri toplama olduğunu açıkladı.
Benzer şekilde, The Main Branch 'tan David Scott da bilgisayarla görmenin basit nesne tespitinden davranış analizine doğru genişlemesini ele aldı. Konuşmasında büyükbaş hayvanların davranışlarının izlenmesi ve perakende mağazalarındaki şüpheli faaliyetlerin belirlenmesi gibi gerçek dünya uygulamalarına yer verdi. Scott, YOLOv8 adresinin yeme, içme ve yürüme gibi belirli davranışları analiz ederek sığır sağlığını izlemek için nasıl kullanılabileceğini paylaştı.
Ayrıca, NASCO Feeding Minds'tan Ousman Umar, kuruluşunun Gana'da BT eğitimi sağlayarak hayatları nasıl değiştirdiğini paylaştığı, özellikle içten bir açılış konuşması yaptı. Umar'ın vakfı 17 ICT merkezi kurarak 65.000'den fazla öğrenciye eğitim verdi ve yasadışı göç gibi sorunların ele alınmasına yardımcı olacak yerel teknoloji işleri yaratmayı hedefledi. Umar'ın güçlü hikayesi, eğitim ve teknolojinin birlikte yetersiz hizmet alan topluluklarda nasıl kalıcı bir değişim yaratabileceğini ortaya koydu.
YV24 ayrıca yapay zeka ve donanımın yeni fikirleri ateşlemek için nasıl bir araya geldiğine odaklanan farklı konuşmalara da yer verdi. gibi şirketlerden uzmanlar Intel, Sony ve NVIDIAYOLO modellerini uç cihazlara dağıtma ve performansı optimize etme konularını ele aldı. Intel 'dan Dmitriy Pastushenkov ve Adrian Boguszewski, donanımlarının NPU, CPU ve GPU genelinde YOLO modellerini nasıl desteklediğini anlatırken Sony'den Amir Servi ve Wei Tang, YOLO 'un verimli uç yapay zeka dağıtımı için AITRIOS platformuyla nasıl entegre olduğunu paylaştı. NVIDIA 'dan Guy Dahan, YOLO model çıkarımını iyileştirmek için GPU mimarilerini kullanma hakkında konuştu.
Qualcomm gibi diğer şirketler, Hugging Faceve Lightning AIda platformlarının geliştiricilerin YOLO modellerini entegre etmesini ve dağıtmasını nasıl kolaylaştırdığını sergiledi. Qualcomm'dan Devang Aggarwal, YOLOv8 gibi modellerin Qualcomm AI Hub aracılığıyla Snapdragon cihazları için nasıl optimize edilebileceğini sundu.
Benzer şekilde, Hugging Face 'dan Pavel Lakubovskii, açık kaynak araçlarının YOLOv8 gibi modellerin çeşitli iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre edilmesini nasıl sağladığını anlatırken, Lightning AI'dan Luca Antiga, geliştiricilerin daha hızlı prototip oluşturma ve yineleme için YOLOv8 gibi modelleri kod düzeyinde nasıl kolayca dahil edebilecekleri konusunda bize yol gösterdi.
YV24'ten önceki hafta Ultralytics ekibi atölye çalışmaları, ortak toplantılar ve tesis dışı etkinlikler için Madrid'de bir araya geldi. Bu faaliyetler işin ötesine geçerek daha güçlü ilişkileri besledi ve etkinlik öncesinde olumlu bir atmosfer yarattı. Kutlama amaçlı bir afterparty ile sona eren etkinlikte katılımcılar ve konuşmacılar ağ kurma, önemli çıkarımları paylaşma ve gelecekteki işbirliklerini keşfetme fırsatı buldular. Ekip çalışması ve dostluğun birleşimi YV24'ü profesyonel bir başarı ve her yönüyle unutulmaz bir deneyim haline getirdi.
YV24 inovasyon, işbirliği ve bilgisayarla görmenin geleceğine bakışı bir araya getirdi. YOLO11 adresinin lansmanı, ilgi çekici paneller ve yapay zeka donanımı ve uç çözümler üzerine tartışmalarla etkinlik, Vision AI'ın nasıl bir fark yaratabileceğine ve teknolojinin yapay zekadaki gelişmelere ayak uydurmak için nasıl değiştiğine odaklandı. Ayrıca topluluk içindeki bağlantıları da güçlendirdi. Uzmanlar ve meraklılar fikirlerini paylaştı ve bilgisayarla görmenin potansiyelini keşfetti ve YOLO. Etkinlik, Ultralytics kapüşonlarının kapışıldığı ve gelecekte YOLO11 gibi daha fazla yenilik için herkesi heyecanlandıran eğlenceli bir bilgi yarışması oturumuyla sona erdi.
Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve gelişen topluluğumuzla bağlantı kurun. Vision AI'ın sağlık ve tarım gibi sektörlerde inovasyonu nasıl yeniden tanımladığını görün. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
