Más allá del laboratorio: Detección de anomalías en agricultura con visión por computadora

La detección de anomalías está transformando la manufactura y la vigilancia, pero ¿qué pasa con la agricultura? ¿Puede la IA detectar realmente enfermedades de las plantas y daños causados por plagas con suficiente anticipación como para marcar una diferencia?

Esta charla demuestra cómo la detección de anomalías permite identificar y localizar problemas en los cultivos, tomando como ejemplo principal la salud de las hojas de café. Comenzaremos con la teoría fundamental y luego examinaremos cómo estos modelos detectan la roya y el daño causado por minadores en imágenes de hojas.

La sesión incluye un flujo de trabajo práctico y completo utilizando la herramienta de visión por computadora de código abierto FiftyOne, que abarca la curación de datasets, la extracción de parches, el entrenamiento de modelos y la visualización de resultados. Obtendrás tanto una comprensión teórica de la detección de anomalías en visión por computadora como experiencia práctica al aplicar estas técnicas a desafíos agrícolas y otros dominios.

Video Reasoning for Worker Safety

Ensuring worker safety in industrial environments requires more than object detection or motion tracking; it demands a genuine understanding of human actions, context, and risk. This talk demonstrates how NVIDIA Cosmos Reason, a multimodal video-reasoning model, interprets workplace scenarios with sophisticated temporal and semantic awareness, identifying nuanced safe and unsafe behaviors that conventional vision systems frequently overlook. By integrating Cosmos Reason with FiftyOne, users achieve both automated safety assessments and transparent, interpretable explanations revealing why specific actions are deemed hazardous. Using a curated worker-safety dataset of authentic factory-floor footage, we show how video reasoning enhances audits, training, and compliance workflows while minimizing dependence on extensive labeled datasets. The resulting system demonstrates the potential of explainable multimodal AI to enable safer, more informed decision-making across manufacturing, logistics, construction, healthcare, and other sectors where understanding human behavior is essential.

Farming with CLIP: Foundation Models for Biodiversity and Agriculture

Using open-source tools, we will explore the power and limitations of foundation models in agriculture and biodiversity applications. Leveraging the BIOTROVE dataset. In the largest publicly accessible biodiversity dataset curated from iNaturalist, we will showcase real-world use cases powered by vision-language models trained on 40 million captioned images. We focus on understanding zero-shot capabilities, taxonomy-aware evaluation, and data-centric curation workflows. We will demonstrate how to visualize, filter, evaluate, and augment data at scale. This session includes practical walkthroughs on embedding visualizations with CLIP, dataset slicing by taxonomic hierarchy, identifying model failure modes, and building fine-tuned pest and crop monitoring models. Attendees will gain insights into how to apply multimodal foundation models to address critical challenges in agriculture, such as ecosystem monitoring in farming.

Managing Medical Imaging Datasets: From Curation to Evaluation

High-quality data is the cornerstone of effective machine learning in healthcare. This talk presents practical strategies and emerging techniques for managing medical imaging datasets, from synthetic data generation and curation to evaluation and deployment.

We’ll begin by highlighting real-world case studies from leading researchers and practitioners who are reshaping medical imaging workflows through data-centric practices. The session will then transition into a hands-on tutorial using FiftyOne, the open-source platform for visual dataset inspection and model evaluation. Attendees will learn how to load, visualize, curate, and evaluate medical datasets across various imaging modalities.

Whether you're a researcher, clinician, or ML engineer, this talk will equip you with practical tools and insights to improve dataset quality, model reliability, and clinical impact.

Domina tus Datos Médicos: De la Curación al Impacto Clínico

Los datos de alta calidad son la base de un aprendizaje automático efectivo en el ámbito de la salud. Esta charla presenta estrategias prácticas y técnicas emergentes para gestionar datasets de imágenes médicas, desde la generación de datos sintéticos y la curación, hasta la evaluación y el despliegue.

Comenzaremos con casos de estudio reales de investigadores y profesionales que transforman sus flujos de trabajo en imágenes médicas mediante prácticas centradas en los datos. Luego, pasaremos a un tutorial práctico utilizando FiftyOne, la plataforma open source para la inspección visual de datasets y la evaluación de modelos. Los asistentes aprenderán a cargar, visualizar, curar y evaluar conjuntos de datos médicos en distintos tipos de imágenes.

Ya seas investigador, clínico o ingeniero de ML, esta charla te brindará herramientas e ideas prácticas para mejorar la calidad de tus datos, la fiabilidad de tus modelos y el impacto clínico de estos.

Detecting the Unexpected: Practical Approaches to Anomaly Detection in Visual Data

Anomaly detection is one of computer vision's most exciting and essential challenges today. From spotting subtle manufacturing defects to identifying edge cases in model behavior, it is one of computer vision's most exciting and crucial challenges. In this session, we’ll do a hands-on walkthrough using the MVTec AD dataset, showcasing real-world workflows for data curation, exploration, and model evaluation. We’ll also explore the power of embedding visualizations and similarity searches to uncover hidden patterns and surface anomalies that often go unnoticed. This session is packed with actionable strategies to help you make sense of your data and build more robust, reliable models. Join us as we connect the dots between data, models, and real-world deployment—alongside other experts driving innovation in anomaly detection.

Detectando lo Inesperado: Enfoques Prácticos para la Detección de Anomalías en Datos Visuales

La detección de anomalías es uno de los desafíos más emocionantes y fundamentales en la visión por computador actual. Desde identificar defectos sutiles en procesos de manufactura hasta reconocer casos límite en el comportamiento de modelos, esta disciplina juega un papel clave en la construcción de sistemas visuales confiables.

En esta sesión realizaremos un recorrido práctico utilizando el conjunto de datos MVTec AD, demostrando flujos de trabajo reales para la curación, exploración y evaluación de modelos. También exploraremos el poder de las visualizaciones de embeddings y las búsquedas por similitud para descubrir patrones ocultos y detectar anomalías que a menudo pasan desapercibidas.

Esta sesión está llena de estrategias prácticas que te ayudarán a comprender mejor tus datos y a construir modelos más sólidos y confiables. Acompáñanos a conectar los puntos entre datos, modelos y despliegue en el mundo real—junto a otros expertos que están liderando la innovación en detección de anomalías.

IA que Huele a Café: Explorando Datos Agrícolas con FiftyOne

La inteligencia artificial en la agricultura solo es tan buena como los datos que la respaldan, pero los conjuntos de datos desordenados, las anotaciones deficientes y los sesgos ocultos frenan el progreso. Acompaña a Paula en una sesión dinámica sobre segmentación semántica, donde mostrará cómo FiftyOne puede transformar la curación de datos, el análisis de anotaciones y la evaluación de modelos en proyectos de IA agrícola.

Usando conjuntos de datos reales de café provenientes de Colombia, exploraremos la segmentación de frutos de café en diferentes etapas de maduración, aprovechando las potentes herramientas de FiftyOne: desde la detección de datos únicos hasta la búsqueda por similitud y la visualización de embeddings.

Ya sea que trabajes en robótica agrícola, teledetección o fenotipado de plantas, esta charla te brindará técnicas prácticas para refinar tus conjuntos de datos y potenciar tus flujos de trabajo de IA.

Tus Datos te Están Mintiendo: Búsqueda Semántica Para Encontrar la Verdad

Los modelos de alto rendimiento comienzan con datos de alta calidad, pero encontrar muestras ruidosas, mal etiquetadas o casos límite dentro de conjuntos de datos masivos sigue siendo un gran obstáculo. En esta sesión, exploraremos un enfoque escalable para curar y refinar conjuntos de datos visuales a gran escala utilizando búsqueda semántica impulsada por embeddings basados en transformers. Al aprovechar la búsqueda por similitud y el aprendizaje de representaciones multimodales, aprenderás a descubrir patrones ocultos, detectar inconsistencias y encontrar casos límite. También discutiremos cómo estas técnicas pueden integrarse en lagos de datos y canalizaciones a gran escala para facilitar la depuración de modelos, la optimización de conjuntos de datos y el desarrollo de modelos fundacionales más robustos en visión por computadora. Únete a nosotros para descubrir cómo la búsqueda semántica está transformando la manera en que construimos y refinamos sistemas de inteligencia artificial.

Beyond the Lab: Real-World Anomaly Detection for Agricultural Computer Vision

Anomaly detection is transforming manufacturing and surveillance, but what about agriculture? Can AI actually detect plant diseases and pest damage early enough to make a difference?

This talk demonstrates how anomaly detection identifies and localizes crop problems using coffee leaf health as our primary example. We'll start with the foundational theory, then examine how these models detect rust and miner damage in leaf imagery.

The session includes a comprehensive hands-on workflow using the open-source FiftyOne computer vision toolkit, covering dataset curation, patch extraction, model training, and result visualization. You'll gain both theoretical understanding of anomaly detection in computer vision and practical experience applying these techniques to agricultural challenges and other domains.

Multimodality with Biases: Understand and Evaluate VLMs for Autonomous Driving with FiftyOne

Do your VLMs really see danger? With FiftyOne, I’ll show you how to understand and evaluate vision-language models for autonomous driving — making risk and bias visible in seconds. We’ll compare models across the same scenes, identify failures and edge cases, and provide a simple dashboard to decide which data to curate and what to adjust. You’ll leave with a clear, practical, and replicable method to raise the bar for safety.

Getting Started with FiftyOne for Manufacturing Use Cases

Are you working with computer vision in manufacturing and need deeper visibility into your datasets and models? Join us for a free 90-minute hands-on workshop and learn how to leverage the open-source FiftyOne toolset to optimize your visual AI workflows, from anomaly detection on the production line to worker safety and quality assurance in additive manufacturing.

https://www.youtube.com/watch?v=uY26RNV1y_w&t=4s

Getting Started with FiftyOne for Agriculture Use Cases

Want greater visibility into the quality of your computer vision datasets and models? Then join us for this free 90-minute, hands-on workshop to learn how to leverage the open source FiftyOne computer vision toolset. At the end of the workshop, you’ll be able to:

Load and visualize agricultural datasets with complex labels
Explore data insights interactively using embeddings and statistics
Work with geolocation and map-based visualizations
Generate high-quality annotations with the Segment Anything Model (SAM2)
Evaluate model performance and debug predictions using real AgTec scenarios

Prerequisites:

Working knowledge of Python and basic computer vision concepts.

https://youtu.be/r9CZDt2eLzc?si=NHJTO6IBOPtBHD2E

Getting Started with FiftyOne for Healthcare Use Cases

Visual AI is revolutionizing healthcare by enabling more accurate diagnoses, streamlining medical workflows, and uncovering valuable insights across various imaging modalities. Yet, building trustworthy AI in healthcare demands more than powerful models — it requires clean, curated data, strong visualizations, and human-in-the-loop understanding.

Join us for a free, 90-minute, hands-on workshop built for healthcare researchers, medical data scientists, and AI engineers working with real-world imaging data. Whether you're analyzing CT scans, radiology images, or multi-modal patient datasets, this session will equip you with the tools to design robust, transparent, and insight-driven computer vision pipelines — powered by FiftyOne, the open-source platform for Visual AI.

https://youtu.be/xz_qb8etDes?si=sdpEzg5UVyAgH_RL