了解YOLO Vision 2023：从挑战到硬件加速，深入探讨有关YOLO 模式、社区合作和前景的 YV23 关键讨论。
今年即将结束，看到我们不断壮大的社区因对人工智能和计算机视觉世界的热情而紧密联系在一起，我们感到非常温暖。这也是我们每年组织旗舰活动YOLO Vision 的原因。
YOLO VISION 2023(YV23) 在马德里的Google for Startups 园区举行，行业专家齐聚一堂，进行了一场深入的小组讨论，涉及从Ultralytics YOLO 模式实施中的挑战到硬件加速的前景等各种话题。让我们深入了解此次活动的主要亮点和讨论内容：
会议一开始，我们首先介绍了 格伦-约切尔（Glenn Jocher）、张博（Bo Zhang）和约纳坦-盖夫曼（Yonatan Geifman）三位小组成员。每位发言人都介绍了自己的背景和专长，吸引了听众，并传达了对小组成员丰富知识的全面理解。
我们的专题讨论小组成员深入探讨了在实施 Ultralytics YOLOv8YOLOv6 和YOLO-NAS 所面临的挑战。Ultralytics 的创始人兼首席执行官 Glenn Jocher 谈到了Ultralytics 在零售、制造和建筑工地等各行各业的广泛应用，并概述了YOLOv8 的进展和优先事项，强调了现实世界中的可用性和改进。
Yonatan 重点介绍了YOLO-NAS 实施过程中遇到的挑战，强调了性能和可重复性，而张波则分享了在 YOLOv6 实施过程中遇到的挑战，重点是性能、效率和可重复性。
在Ultralytics ，我们致力于社区参与、反馈管理和开源贡献，这些话题在我们的座谈会上当然也有所涉及。Ultralytics 培育了一个由 500 多名贡献者组成的社区，他们积极参与我们的技术开发。如果您想成为我们的一份子，也可以在我们的 Discord 服务器上加入我们的活跃成员社区。
每位小组成员都就YOLO-NAS 项目中社区参与的作用分享了自己的观点，强调了合作和利用 GitHub 等平台获得反馈的重要性。
随着谈话的深入，话题转向了硬件加速和人工智能令人兴奋的未来。格伦讨论了人工智能的潜力，因为硬件会跟上软件和算法的步伐，为提高性能和进步带来新的可能性。
小组成员探讨了YOLO 模型的实时功能、硬件进步和各种应用的多功能性，涉及对象重新识别、集成计划、在嵌入式设备上部署YOLO 模型以及考虑性能结果和模型选择。
我们小组讨论的另一个关键人物是 Ultralytics HUB.他们分享了对模型选择技术的见解及其为简化模型部署而进行的开发，强调了Ultralytics HUB 作为YOLO 模型的无代码培训工具的简便性。
小组成员接着介绍了即将推出的模块、现实世界中的应用和YOLO 模型在各行各业中的愿景，并介绍了未来的发展，包括引入YOLO 深度模型、动作识别和通过Ultralytics HUB 简化YOLO 模型部署的愿景。
在深入浅出的环节中，张博介绍了美团发布的 YOLOv6 3.0 版本中包含的分割模块，并阐明了为对象分割模块量身定制的各种优化技术。
讨论无缝过渡到物体检测方面具有挑战性的用例，包括传统 CNN 在捕捉远处物体时面临的障碍、军事和无人机应用，以及无人机上用于各种应用的摄像系统的动态演变。
此外，发言人还详细比较了单摄像头和双摄像头YOLO 的深度，探讨了视差效应的优势，并阐明了基于距离的深度感知。这一全面概述让与会者对物体检测和深度感知领域的进步和挑战有了全面的了解。
总之，专家小组最后就使用姿势模型进行动作识别、通过物体检测或姿势处理抽象概念以及复杂任务的注释工作提出了见解。会议建议，对于那些涉足复杂任务的人，应从分类网络入手。
总之，YV23 小组讨论展示了YOLO 社区专业知识的深度和广度，为当前的挑战、未来的发展以及推动该领域进步的合作精神提供了宝贵的见解。
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