Ultralytics Platform : Cinq outils, une seule plateforme de vision par ordinateur

Aujourd'hui, nous avons lancé Ultralytics Platform, la plateforme de vision par ordinateur de bout en bout ultime, conçue pour simplifier la création et le déploiement des systèmes d'IA visuelle. Bien que la vision par ordinateur, un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'interpréter des images et des vidéos, alimente déjà de nombreux systèmes sur lesquels nous comptons aujourd'hui, la construction de ces solutions a toujours été complexe.

Pour de nombreux ingénieurs en IA et développeurs en apprentissage automatique, créer une application de vision par ordinateur implique encore de jongler entre plusieurs outils tout au long du processus de développement. Une équipe peut gérer les jeux de données et l'annotation sur une plateforme, effectuer l'entraînement des modèles sur une autre, et dépendre de services supplémentaires pour tester les prédictions, suivre les expériences et déployer les systèmes en production.

À mesure que les projets se développent, le changement d'outils peut ralentir le développement et alourdir la charge opérationnelle. Au lieu de se concentrer sur l'amélioration des modèles et la création de nouvelles applications de vision par ordinateur, les équipes passent souvent leur temps à gérer les flux de travail, à déplacer des données entre les outils et à configurer l'infrastructure.

La plateforme Ultralytics a été créée pour rationaliser et accélérer ce processus. En regroupant l'annotation, l'entraînement, la validation, le déploiement et la surveillance dans un environnement unique, elle remplace plusieurs outils de la pile de vision IA par une seule plateforme de vision par ordinateur, aidant les équipes à construire et à déployer des systèmes de vision IA évolutifs plus efficacement.

Fig 1. Aperçu de la préparation de jeux de données à l'aide de la plateforme Ultralytics (Source)

Dans cet article, nous explorerons comment la plateforme Ultralytics remplace plusieurs outils par une plateforme de vision par ordinateur unifiée. Commençons !

Link to this sectionLe problème des outils multiples dans le développement de la vision par ordinateur#

La création d'une solution de vision par ordinateur implique plusieurs étapes, de la préparation des jeux de données au déploiement des systèmes en production. Dans de nombreux cas, les équipes s'appuient sur des outils différents pour chaque partie de ce flux de travail, notamment :

• Outils de gestion de jeux de données : Les équipes utilisent ces outils pour stocker et organiser les images et vidéos qui seront ensuite utilisées comme données d'entraînement pour les systèmes de vision par ordinateur.
• Outils d'annotation : Ces plateformes permettent aux développeurs et aux équipes de données d'étiqueter des objets, des segments ou des points clés dans les images afin que les systèmes puissent apprendre des modèles à partir des données visuelles.
• Outils et frameworks d'entraînement de modèles : Les développeurs s'appuient sur ces outils pour entraîner des systèmes de vision par ordinateur en utilisant des jeux de données annotés et des modèles d'apprentissage profond, travaillant souvent au sein de frameworks d'apprentissage automatique basés sur Python tels que PyTorch et TensorFlow.
• Outils de test et d'inférence : Avant le déploiement, les équipes exécutent les modèles sur de nouvelles images ou vidéos pour vérifier les prédictions et évaluer les performances du système.
• Outils de déploiement et de surveillance : Une fois qu'une solution d'IA visuelle est prête à être déployée, une infrastructure supplémentaire est utilisée pour exécuter l'application en production et surveiller ses performances au fil du temps.

La gestion séparée de ces outils peut rendre la coordination des flux de travail de développement plus difficile. Les équipes finissent par passer du temps à déplacer des données entre les plateformes, à maintenir des intégrations et à configurer l'infrastructure au lieu de se concentrer sur l'amélioration des applications de vision par ordinateur.

Link to this sectionQu'est-ce qu'une plateforme d'IA visuelle de bout en bout ?#

Avant de plonger dans les fonctionnalités clés de la plateforme Ultralytics et ce qu'elle peut faire, comprenons ce que nous entendons par plateforme de vision par ordinateur de bout en bout.

En termes simples, Ultralytics Platform fournit un espace unique où les développeurs peuvent créer et exécuter des applications de vision par ordinateur. Au lieu de dépendre de services distincts pour différentes parties du processus de développement, les individus et les équipes peuvent travailler avec des données visuelles, entraîner des modèles et des algorithmes, tester les résultats et exécuter des applications au sein du même environnement.

Fig 2. Test d'un modèle sur la plateforme Ultralytics (Source)

Cette approche facilite l'expérimentation pour les développeurs, leur permet d'améliorer leurs systèmes et de faire avancer leurs projets sans changer constamment d'outils.

Link to this sectionComment la plateforme Ultralytics simplifie le flux de travail de l'IA visuelle#

La plateforme Ultralytics a été façonnée par des années de collaboration étroite avec la communauté de la vision par ordinateur. Nos échanges avec les développeurs et les équipes qui construisent des systèmes d'IA visuelle faisaient régulièrement ressortir quelques défis communs.

Par exemple, l'annotation des données était une préoccupation majeure, car elle peut prendre beaucoup de temps lorsque de grands jeux de données doivent être étiquetés. Un autre défi est apparu lorsque les équipes ont essayé de mettre les systèmes en production, où le déploiement d'applications dans différents environnements et configurations matérielles nécessite souvent des outils supplémentaires.

De nombreuses équipes gèrent également le changement d'outils, car les outils d'annotation, les environnements d'entraînement et les systèmes de déploiement sont fréquemment répartis sur plusieurs plateformes. La plateforme Ultralytics résout toutes ces complications grâce à une gamme de fonctionnalités intégrées.

Link to this sectionUn aperçu des fonctionnalités clés de la plateforme Ultralytics#

Plongeons donc dans certaines des fonctions clés de la plateforme Ultralytics qui aident à rationaliser ces défis et le flux de travail global de l'IA visuelle :

• Annotation intelligente des données : Les outils d'annotation intégrés aident les équipes à étiqueter les jeux de données plus rapidement grâce à des fonctionnalités telles que l'annotation intelligente propulsée par le Segment Anything Model (SAM) et des raccourcis clavier qui rationalisent les flux de travail d'annotation.
• Entraînement de modèles intégré : Les développeurs peuvent entraîner des modèles pré-entraînés directement au sein de la plateforme tout en suivant les expériences et en surveillant les performances via des tableaux de bord interactifs.
• Tests d'inférence basés sur le navigateur : Les équipes peuvent tester rapidement les prédictions dans le navigateur pour évaluer les performances d'un système avant de le déployer en production.
• Options de déploiement flexibles : Les modèles peuvent être exportés dans 17 formats différents ou déployés via des services d'inférence partagés et des points de terminaison dédiés à travers 43 régions mondiales.
• Surveillance intégrée : La plateforme fournit des tableaux de bord qui aident les équipes à suivre les résultats des expériences, les performances du système et la santé du déploiement au même endroit.

Link to this sectionDes données brutes au déploiement avec la plateforme Ultralytics#

À mesure que tu en apprends davantage sur la plateforme Ultralytics, tu te demandes peut-être à quoi ressemble concrètement le travail avec celle-ci. Pour te donner une meilleure idée, suivons un exemple simple.

Imaginons la construction d'un système d'inspection visuelle pour une ligne de fabrication. L'objectif est d'identifier automatiquement les produits endommagés ou défectueux lorsqu'ils passent en production.

Le processus commence généralement par la collecte de données visuelles. En utilisant la nouvelle plateforme de vision par ordinateur d'Ultralytics, tu peux télécharger des images ou des vidéos de produits depuis la ligne de production et les organiser en jeux de données qui seront utilisés pour entraîner un modèle de détection de défauts.

Vient ensuite l'annotation des données. Avec les outils d'annotation manuels ou propulsés par l'IA intégrés à la plateforme, tu peux étiqueter les défauts directement dans les images à travers 5 tâches de détection. L'innovation derrière des fonctionnalités comme l'annotation intelligente, propulsée par SAM, et les modèles de squelette de pose intégrés qui permettent de placer les points clés en un seul clic, rationalisent un flux de travail qui prendrait autrement des heures.

Une fois le jeu de données prêt, tu peux passer à l'entraînement du modèle. La plateforme te permet d'entraîner des modèles de vision par ordinateur, tels que les modèles YOLO d'Ultralytics, en utilisant les données étiquetées. Pendant l'entraînement, tu peux surveiller les métriques de performance, suivre les expériences et optimiser les modèles au fil du temps pour améliorer les performances du système à partir d'un seul tableau de bord.

Après l'entraînement, l'étape suivante est le test et la validation. Tu peux exécuter des prédictions sur de nouvelles images directement au sein de la plateforme pour vérifier dans quelle mesure le système détecte les défauts et identifier les domaines où des améliorations supplémentaires pourraient être nécessaires.

Enfin, lorsque le système fonctionne correctement, il peut être déployé en production. La plateforme Ultralytics prend en charge l'exportation des modèles vers plusieurs formats ou leur déploiement via des services d'inférence et des points de terminaison afin qu'ils puissent fonctionner dans des environnements réels.

Fig 3. Un exemple d'exportation de modèles avec la plateforme Ultralytics (Source)

En prenant en charge chaque étape de ce pipeline, la plateforme Ultralytics facilite le passage des données visuelles brutes à une application de vision par ordinateur opérationnelle capable de détecter automatiquement les défauts sur une ligne de production.

Link to this sectionCas d'utilisation propulsés par l'IA visuelle que tu peux construire avec la plateforme Ultralytics#

Dans la plupart des applications où les données visuelles peuvent être converties en informations et utilisées pour automatiser des processus, la vision par ordinateur peut faire la différence. C'est vrai dans tous les secteurs, de la santé à l'industrie automobile, et la plateforme Ultralytics a été conçue pour prendre en charge cette polyvalence.

La plateforme prend nativement en charge des modèles de pointe tels que Ultralytics YOLO26 et une gamme de tâches de vision par ordinateur, y compris la détection d'objets, la classification d'images, la segmentation d'instances, l'estimation de pose et la détection par boîte englobante orientée (OBB). Grâce à cette flexibilité, les développeurs peuvent créer des applications pour de nombreux scénarios différents où des images ou des vidéos doivent être analysées.

Par exemple, les équipes peuvent créer des systèmes pour la surveillance sous-marine en temps réel dans les environnements marins, le comptage cellulaire dans la recherche médicale et biologique, le suivi de la faune dans des écosystèmes isolés, l'activation de systèmes de perception pour les véhicules autonomes et le guidage de robots dans des environnements complexes. Et ce n'est qu'effleurer la surface de ce qui est possible avec la vision par ordinateur.

Fig 4. Annotation d'une image pour la détection de la faune sur la plateforme Ultralytics (Source)

Link to this sectionPourquoi la plateforme Ultralytics est l'avenir de l'IA visuelle#

À mesure que la vision par ordinateur devient plus largement utilisée, rendre le développement de l'IA visuelle plus accessible devient de plus en plus important. De nombreux développeurs et organisations souhaitent expérimenter avec des données visuelles et créer des applications d'IA, mais les configurations de développement traditionnelles peuvent rendre le démarrage difficile.

La plateforme Ultralytics aide à réduire ces obstacles en fournissant un environnement où les développeurs peuvent commencer rapidement à travailler avec la technologie de vision par ordinateur. Au lieu de passer du temps à configurer l'infrastructure ou à intégrer différents outils, les équipes peuvent se concentrer sur l'expérimentation d'idées et la création d'applications pratiques.

Cette accessibilité ouvre la porte à un plus large éventail de développeurs, de chercheurs et d'organisations pour explorer l'IA visuelle. En conséquence, davantage d'équipes peuvent transformer les données visuelles en informations significatives et créer des applications qui résolvent des problèmes concrets.

Alors que l'IA visuelle continue de se développer dans tous les secteurs, nous pensons que la plateforme Ultralytics rendra le développement plus accessible et jouera un rôle clé dans le façonnement de l'avenir de la vision par ordinateur.

Link to this sectionDémarrer avec la plateforme Ultralytics#

Commence à créer des projets de vision par ordinateur avec la plateforme Ultralytics dès aujourd'hui. Tu peux explorer la plateforme grâce au plan gratuit, qui inclut des crédits d'inscription pour l'entraînement dans le cloud et un accès aux outils principaux pour gérer les jeux de données, annoter les images, entraîner les modèles et déployer les applications.

À mesure que tes projets se développent, tu peux adapter ton usage avec des plans supplémentaires qui offrent plus de ressources de calcul, de stockage, de fonctionnalités de collaboration et de capacité de déploiement. La plateforme utilise également un système de tarification basé sur des crédits pour des services comme l'entraînement dans le cloud et les points de terminaison gérés, permettant aux équipes d'exécuter des expériences et de déployer des applications tout en suivant de manière transparente leur consommation.

Link to this sectionPoints clés#

La technologie de traitement d'images et de vision par ordinateur passe rapidement des expériences de recherche aux systèmes concrets qui alimentent la technologie quotidienne. La plateforme Ultralytics aide à accélérer ce changement en donnant aux développeurs un moyen plus simple de créer, tester et déployer des applications d'IA visuelle. Avec moins d'obstacles entre les idées et le déploiement, la prochaine génération de solutions de vision par ordinateur peut être construite plus rapidement que jamais.

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