Roboflow 关于利用开放源码和Ultralytics YOLOv8

我们很高兴与大家分享约瑟夫-尼尔森在Google for Startups Campus（马德里）举办的YOLO VISION 2023(YV23) 会议上的演讲要点。

Roboflow 的联合创始人兼首席执行官约瑟夫深入探讨了基础模型、开源协作和令人着迷的领域。 Ultralytics YOLOv8Roboflow 是一个帮助开发人员构建顶级计算机视觉数据集和模型的平台，拥有超过 25 万名开发人员在使用他们的工具。

为什么选择计算机视觉？

约瑟夫带我们探索了计算机视觉的本质。计算机视觉的核心是人工智能（AI）和计算机科学中的一个领域，其重点是让计算机处理图像和视频，从中提取数据和信息，然后根据需要对其进行分析。 

简而言之，它将我们所看到的一切转化为软件，与 "让世界可编程 "的使命不谋而合。从加强零售库存管理到创建有趣的 Snapchat 滤镜，其应用领域无穷无尽。

约瑟夫分享了由计算机视觉驱动的令人兴奋的项目实例。这些项目多种多样，从喷火除草机器人和猫运动机（包括激光笔！），到通过空中图像导航来探测太阳能电池板等物品的无人机、自动 OBS 控制器，甚至是将我们从臭名昭著的里克滚中拯救出来的工具。

基础模型：改变游戏规则

讲座揭示了基金会模式带来的范式转变，概述了三种情况：

• 现成可用的模型：您可以使用 OpenAI 的 CLIP 等现有模型来完成内容过滤和图像字幕等任务。当实时性要求并不重要，并且可以获得大量计算能力时，这将成为一个理想的选择。

• 需要一点帮助的模型： 我们可以利用Roboflow 的接地动态模型来自动标记和微调特定任务。它非常适合物种识别等情况，可以根据特定领域的需求对基线模型进行增强。

• 从零开始：传统的工作流程包括定制数据收集、模型训练和持续改进。这是为具有实时或无限计算要求的特定领域问题量身定制的解决方案。

开启无限可能Ultralytics

约瑟夫强调了Ultralytics 在加速工作流程方面的强大功能，使构建、训练和 部署模型变得更加容易。Ultralytics 是开源数据集、模型和无数宝贵资源的中心，例如其无代码 SaaS 工具Ultralytics HUB。

总结

约瑟夫最后鼓励大家探索这些工具，分享经验，继续塑造计算机视觉的未来。让我们一起踏上这段旅程，创造创新的解决方案，推动人工智能的发展。

通过YOLOv8 部署了解有关开放源代码的更多信息 这里! 

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