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Prezent recurre a los modelos YOLO de Ultralytics para detectar elementos deslizantes

Problema

Prezent necesitaba una solución de Vision AI para detectar automáticamente estructuras de deslizamiento, ya que las herramientas tradicionales eran lentas, poco fiables y a menudo no conseguían preservar el diseño.

Solución

Con los modelos YOLO de Ultralytics, Prezent mejoró la precisión del 65% al 87%, redujo el tiempo de formación de 3 días a 1 y el procesamiento de diapositivas a menos de 10 segundos.

Las presentaciones son clave para una comunicación clara en las reuniones de negocios, pero rediseñarlas para que sean impactantes e informativas puede ser todo un reto. Prezent utiliza IA para detectar y comprender elementos de las diapositivas como títulos, texto, imágenes y gráficos, garantizando que las diapositivas rediseñadas sigan siendo claras, visualmente atractivas y fáciles de seguir.

Al probar varias herramientas para la detección de elementos de diapositivas, Prezent descubrió que muchas alteraban los diseños y las jerarquías de información, restando cohesión a las presentaciones. Mediante la integración de los modelos YOLO de Ultralytics, Prezent agiliza el proceso, haciendo que la detección de elementos de diapositivas sea más rápida, fluida y profesional con el mínimo esfuerzo.

Rediseñar diapositivas de forma más rápida e inteligente con IA

Prezent ayuda a los altos ejecutivos y a los equipos empresariales a crear presentaciones claras y profesionales automatizando el proceso de rediseño. Originalmente, esto dependía de plantillas manuales y del esfuerzo humano, lo que resultaba lento e ineficaz. 

Para mejorar la eficiencia, Prezent recurrió a la IA y a la visión por ordenador para automatizar el formato de las diapositivas conservando el diseño original. Mediante el uso de modelos de detección de objetos, su plataforma puede ahora detectar y organizar automáticamente el contenido de las diapositivas para un proceso de rediseño más rápido y fluido con una intervención mínima del usuario. De este modo, Prezent se asegura de que las presentaciones sigan siendo claras, visualmente atractivas y fáciles de seguir.

‍Elobstáculo del rediseño de diapositivas con IA

Una buena presentación no es sólo información: es claridad, estructura e impacto. Sin embargo, rediseñar manualmente las diapositivas para hacerlas más atractivas lleva tiempo y esfuerzo. Para los directivos y los equipos empresariales, que a menudo dependen de las presentaciones para sus reuniones, el lento y frustrante proceso de rediseño suponía un gran reto.

Prezent se propuso automatizar el rediseño de diapositivas, pero había un obstáculo clave: ¿cómo detectar y reorganizar los elementos de las diapositivas manteniendo todo en su sitio? Las herramientas tradicionales podían extraer texto, pero no reconocían cómo estaban dispuestos los títulos, las imágenes y los gráficos, lo que a menudo alteraba el diseño.

Al principio, Prezent utilizaba modelos de detección de objetos de código abierto, pero estos métodos tenían limitaciones: baja precisión (60-65%), tiempos de procesamiento lentos y diseños que seguían necesitando correcciones manuales. Para automatizar realmente el proceso, Prezent necesitaba una solución de IA de visión más rápida e inteligente que pudiera detectar con precisión los elementos de las diapositivas y rediseñarlos sin comprometer la estructura. Fue entonces cuando recurrieron a la visión por ordenador y a la IA para que el proceso fuera fluido.

Solución de IA de visión de Prezent para la detección de elementos deslizantes

Para automatizar el rediseño de diapositivas manteniendo intactos los diseños, Prezent integró los modelos YOLO de Ultralytics en su plataforma. Los modelos YOLO de Ultralytics admiten varias tareas de visión por ordenador, incluida la detección de objetos. Las diapositivas se convierten en imágenes, y YOLO detecta los elementos clave -títulos, cuadros de texto, imágenes y gráficos- manteniendo intacto el diseño original. 

YOLO desempeña un papel crucial en la extracción de diseños, ya que ayuda a Prezent a conservar la estructura y la jerarquía de cada diapositiva a la vez que permite rediseños rápidos y automatizados. Al reconocer tanto el texto como los elementos visuales, YOLO ayuda a garantizar que las presentaciones mantengan tanto su funcionalidad como un diseño pulido. Con una gran precisión y un procesamiento rápido, YOLO permite a Prezent automatizar la detección de elementos de diapositivas, reduciendo la necesidad de realizar ajustes manuales.

¿Por qué elegir los modelos YOLO de Ultralytics?

Prezent eligió los modelos YOLO de Ultralytics porque se pueden entrenar más rápido, son más precisos y tienen una latencia menor en comparación con otros modelos de Vision AI. Prezent descubrió que la mayoría de los modelos tardaban de dos a tres días en entrenarse, lo que ralentizaba las iteraciones y las mejoras. 

"Normalmente, entrenar un modelo de aprendizaje automático lleva muchísimo tiempo, y a menudo hay que esperar dos o tres días para la inferencia y luego decidir si la precisión es suficientemente buena. Pero con YOLO, podemos entrenar el modelo en un solo día, tomar decisiones rápidamente y aprender rápidamente de los resultados", afirma el principal científico de datos de Prezent.

Con YOLO, la precisión de Prezent aumentó del 65% al 87% y pudo perfeccionar rápidamente los modelos y mejorar el rendimiento. Además, las rápidas velocidades de inferencia de YOLO permiten procesar diapositivas en menos de 10 segundos, lo que garantiza la automatización en tiempo real y una experiencia de usuario fluida. Al integrar YOLO, Prezent encontró una solución fiable y escalable para un rediseño de diapositivas eficiente y preciso.

Procesar diapositivas en menos de 10 segundos con YOLO

Al aprovechar los modelos YOLO de Ultralytics, Prezent redefinió su proceso de rediseño de diapositivas para que fuera más rápido, eficiente y preciso. La capacidad de detectar y organizar automáticamente los elementos de las diapositivas garantizó que las presentaciones mantuvieran su estructura, claridad y atractivo visual originales sin intervención manual.

"Utilizando Ultralytics YOLO, la velocidad de procesamiento también es superior, ya que podemos ofrecer a nuestros clientes diapositivas totalmente procesadas en menos de 10 segundos. El rápido tiempo de entrenamiento y la baja latencia han sido clave para agilizar nuestro flujo de trabajo y mejorar la calidad de nuestros rediseños", comparte el Principal Data Scientist de Prezent.

Con las capacidades de procesamiento en tiempo real de YOLO, Prezent pudo automatizar completamente la detección del diseño de diapositivas, eliminando las ineficiencias del rediseño manual. Los altos ejecutivos y los equipos empresariales pueden generar presentaciones pulidas y profesionales al instante, mejorando la eficiencia del flujo de trabajo y la experiencia del usuario. Mediante la integración de la visión por ordenador y la IA, Prezent ha creado una solución escalable y automatizada que mejora tanto la productividad como la calidad de las presentaciones.

El futuro de la visión por ordenador en el análisis de documentos

A Prezent le gustaría que los modelos de visión por ordenador mejoraran en su capacidad para manejar diseños más complejos y proporcionar una visión más profunda de las estructuras de los documentos. Esto permitiría rediseñar las diapositivas con mayor precisión y precisión.

Una posible mejora es la posibilidad de agrupar elementos relacionados en subcategorías. Esto ayudaría a los modelos de Vision AI a comprender la jerarquía y las relaciones entre los componentes de la diapositiva. Como resultado, las diapositivas rediseñadas estarían mejor estructuradas, serían visualmente más coherentes y más fáciles de seguir.

En general, Prezent cree que, a medida que aumente la demanda de automatización y soluciones basadas en IA, los modelos de visión por ordenador seguirán evolucionando para gestionar tareas más complejas con mayor precisión y rapidez. 

¿Tiene curiosidad por saber cómo Vision AI puede mejorar su negocio? Visite nuestro repositorio de GitHub para consultar las soluciones de IA de Ultralytics para diferentes sectores, como la visión por ordenador en la sanidad y la fabricación. Descubra cómo nuestros modelos YOLO y nuestras opciones de licencia pueden ayudarle a empezar hoy mismo.

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Preguntas más frecuentes

¿Qué son los modelos YOLO de Ultralytics?

Los modelos YOLO de Ultralytics son arquitecturas de visión por ordenador desarrolladas para analizar datos visuales a partir de imágenes y entradas de vídeo. Estos modelos pueden entrenarse para tareas como la detección de objetos, la clasificación, la estimación de poses, el seguimiento y la segmentación de instancias:

  • Ultralytics YOLOv5
  • Ultralytics YOLOv8
  • Ultralytics YOLO11

¿Cuál es la diferencia entre los modelos YOLO de Ultralytics?

Ultralytics YOLO11 es la última versión de nuestros modelos de Visión por Computador. Al igual que sus versiones anteriores, soporta todas las tareas de visión por computador que la comunidad de Vision AI ha llegado a amar de YOLOv8. El nuevo YOLO11, sin embargo, viene con un mayor rendimiento y precisión, lo que lo convierte en una poderosa herramienta y en el aliado perfecto para los desafíos de la industria en el mundo real.

¿Qué modelo YOLO de Ultralytics debo elegir para mi proyecto?

El modelo que elija dependerá de los requisitos específicos de su proyecto. Es fundamental tener en cuenta factores como el rendimiento, la precisión y las necesidades de implantación. He aquí un breve resumen:

  • Algunas de las principales características de Ultralytics YOLOv8:
  1. Madurez y estabilidad: YOLOv8 es un marco de trabajo probado y estable, con amplia documentación y compatibilidad con versiones anteriores de YOLO, por lo que resulta ideal para integrarlo en los flujos de trabajo existentes.
  2. Facilidad de uso: YOLOv8 es perfecto para equipos de todos los niveles gracias a su sencilla instalación.
  3. Rentabilidad: Requiere menos recursos computacionales, lo que la convierte en una gran opción para proyectos con un presupuesto ajustado.
  • Algunas de las principales características de Ultralytics YOLO11:
  1. Mayor precisión: YOLO11 supera a YOLOv8 en las pruebas comparativas, logrando una mayor precisión con menos parámetros.
  2. Funciones avanzadas: Soporta tareas de vanguardia como estimación de pose, seguimiento de objetos y cajas delimitadoras orientadas (OBB), ofreciendo una versatilidad sin igual.
  3. Eficiencia en tiempo real: Optimizado para aplicaciones en tiempo real, YOLO11 ofrece tiempos de inferencia más rápidos y destaca en dispositivos periféricos y tareas sensibles a la latencia.
  4. Adaptabilidad: Gracias a su amplia compatibilidad de hardware, YOLO11 es idóneo para su implantación en dispositivos periféricos, plataformas en la nube y GPU NVIDIA.

¿Qué licencia necesito?

Los repositorios YOLO de Ultralytics, como YOLOv5 y YOLO11, se distribuyen bajo la licencia AGPL-3.0 por defecto. Esta licencia, aprobada por la OSI, está diseñada para estudiantes, investigadores y entusiastas, promueve la colaboración abierta y exige que cualquier software que utilice componentes AGPL-3.0 también sea de código abierto. Aunque esto garantiza la transparencia y fomenta la innovación, puede que no se ajuste a los casos de uso comercial.
Si su proyecto implica la integración del software de Ultralytics y los modelos de IA en productos o servicios comerciales y desea evitar los requisitos de código abierto de AGPL-3.0, lo ideal es una licencia de empresa.

‍Las ventajasde la licencia de empresa incluyen:

  • Flexibilidad comercial: Modifique e incruste el código fuente y los modelos de Ultralytics YOLO en productos de su propiedad sin necesidad de adherirse al requisito AGPL-3.0 de código abierto de su proyecto.
  • Desarrollo propietario: Obtenga plena libertad para desarrollar y distribuir aplicaciones comerciales que incluyan el código y los modelos de Ultralytics YOLO.

Para garantizar una integración perfecta y evitar las limitaciones de la licencia AGPL-3.0, solicite una licencia de empresa de Ultralytics mediante el formulario proporcionado. Nuestro equipo le ayudará a adaptar la licencia a sus necesidades específicas.

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