Potenciando soluciones de IA del mundo real en todos los sectores

Todo se volvió mucho más sencillo cuando dimos el paso de cambiarnos a Ultralytics. Puedes entrenar, predecir y exportar cualquier cosa con una sola línea de código.

Los modelos de Ultralytics YOLO son fáciles, precisos y flexibles. Esto nos ayudó a reducir el tiempo de patrulla en aproximadamente un 30% de media.

Con Ultralytics YOLOv8 nano, podemos reentrenar en el borde y enviar un nuevo modelo en horas en lugar de semanas, transfiriendo una fracción de los datos. Esa combinación de precisión y un tamaño reducido es exactamente lo que necesitan nuestros entornos.

Queríamos mejorar la precisión con la que nuestro modelo podía clasificar clases de materiales heterogéneos, al tiempo que reducíamos la cantidad de trabajo manual necesario por parte de nuestro equipo. Cambiar a Ultralytics YOLO fue la clave para desbloquear estas mejoras de rendimiento.

La capacidad de entrenar y desplegar modelos Ultralytics YOLO a través del paquete Python de Ultralytics es muy sólida. Combinada con una inferencia rápida, nos permite procesar imágenes velozmente y ofrecer comentarios en tiempo real en las obras de construcción.

Con Ultralytics, hemos podido mejorar la velocidad con una mayor precisión en comparación con otros modelos. La compatibilidad con varios marcos - CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO - ha sido de gran ayuda para ajustar los pesos en I+D y luego optimizarlos para cualquier hardware que tengamos.

Solo estamos rascando la superficie. Con Ultralytics YOLO, tenemos la base para desarrollar soluciones que no solo son más seguras, sino también más inteligentes, permitiendo obtener información en tiempo real que puede salvar vidas y transformar la forma en que se gestiona la seguridad industrial.

Fabricamos robots con visión artificial para recoger y colocar ingredientes en líneas de producción de alimentos. La manipulación robótica exige una precisión de menos de un centímetro, y los modelos Ultralytics YOLO son excelentes para proporcionar ese nivel de precisión.

El rendimiento de los modelos Ultralytics YOLO en nuestros microcontroladores STM32 abre nuevos horizontes para la visión artificial en el edge. Con una integración optimizada y soporte para múltiples variantes de modelos, los desarrolladores tienen exactamente lo que necesitan para crear soluciones de visión embebida escalables y adaptables.

YOLO de Ultralytics ha sido un verdadero placer de usar. La biblioteca Python es notablemente fluida y consistente tanto en el entrenamiento como en la inferencia... en la práctica, la integración en nuestro pipeline fue notablemente sencilla, algo que es poco común.

El paquete Python de Ultralytics nos permite entrenar modelos de forma muy fácil y rápida. Además, su estandarización a través de diferentes modelos y nuevas versiones de YOLO garantiza un alto grado de estabilidad a lo largo de los años.

Integrar Ultralytics YOLO en nuestra plataforma de IA Instabase ha sido un proceso fácil y sin complicaciones. Ayudó a acelerar el cronograma de lanzamiento y nos permitió ofrecer capacidades de reconocimiento visual de objetos a nuestros clientes.

Transforman los datos visuales en información procesable con una precisión y eficiencia excepcionales. Al combinar Ultralytics YOLOv8 con el sensor IMX500 de SSS (Sony Semiconductor Solutions Corporation), esta asociación aporta potentes capacidades de IA en el dispositivo que mejoran la toma de decisiones en tiempo real para las empresas que dependen del procesamiento de datos visuales de alto rendimiento.

Los modelos Ultralytics YOLO han sido una combinación ideal para nuestras Unidades de Procesamiento de IA (AIPUs) Metis. Son fáciles de integrar, se ejecutan de manera eficiente y ayudan a nuestros clientes a poner en marcha aplicaciones de visión artificial impactantes en el edge en poco tiempo.

En ALYCE, aprovechar Ultralytics ha supuesto un antes y un después para el entrenamiento de nuestros modelos, permitiéndonos mejorar la precisión de los datos, ofrecer una calidad inigualable a nuestros clientes y asistirles en sus proyectos de movilidad sostenible.

Los modelos Ultralytics YOLO han funcionado muy bien para nosotros en muchos entornos submarinos diferentes, desde sitios de turbinas mareomotrices hasta puertos y arrecifes de coral. La precisión y la fiabilidad hacen que dependamos mucho de ellos en nuestro trabajo de monitorización ambiental en proyectos de investigación y energía marina.

Ultralytics es una solución muy potente y fácil de usar para desarrollar prototipos, pero también para desarrollar soluciones finales.

Normalmente, entrenar un modelo de aprendizaje automático lleva una gran cantidad de tiempo, y a menudo tienes que esperar de dos a tres días para la inferencia y luego decidir si la precisión es lo suficientemente buena. Pero con Ultralytics YOLO, podemos entrenar el modelo en un solo día, tomar decisiones rápidamente y aprender rápidamente de los resultados. Una vez entrenado, también podemos mejorar el conjunto de datos para optimizar aún más el rendimiento.

Los modelos YOLO de Ultralytics cambian las reglas del juego en la industria de la IA. Los modelos YOLOv5 y YOLOv8 son preferidos por los desarrolladores por su facilidad de uso, rendimiento de vanguardia y precisión. Junto con OpenVINO, estos modelos ofrecen el potencial para obtener el mejor rendimiento listo para usar en CPUs modernas.