Pixelabs cherchait à automatiser les flux de travail visuels qui reposent encore sur une inspection manuelle. Ces processus sont chronophages, manquent de cohérence et sont difficiles à adapter à grande échelle, en particulier dans des cas d'application tels que l'imagerie rétinienne pour le dépistage précoce de la maladie d'Alzheimer.
En intégrantYOLO Ultralytics au moteur d'IA de Pixelabs, Pixelabs a pu automatiser ses flux de travail visuels. Par exemple, dans le domaine de l'imagerie rétinienne pour le dépistage précoce de la maladie d'Alzheimer, cela a permis d'améliorer la cohérence de l'identification des indicateurs, avec un taux de rappel pouvant atteindre 95 %.
De nombreux processus industriels, opérationnels et de recherche reposent encore aujourd’hui sur l’examen manuel d’images par des personnes afin de vérifier les processus ou de repérer des tendances. À mesure que le volume de données augmente, cette méthode devient rapidement lente, incohérente et difficile à adapter à l’échelle.
Cela est particulièrement vrai dans le domaine de la recherche, notamment en imagerie rétinienne pour le dépistage précoce de la maladie d'Alzheimer, où l'identification de petits indices dans les images peut s'avérer difficile et prendre beaucoup de temps.
Pixelabs apporte une solution à ce problème grâce à son Pixelabs AI-Engine, une plateforme d'IA visuelle conçue pour l'analyse en temps réel d'images et de vidéos. En s'appuyant sur des modèles de vision par ordinateur tels que YOLO Ultralytics , cette plateforme facilite l'automatisation des flux de travail visuels, améliore la cohérence et permet de faire évoluer l'analyse à plus grande échelle.
Pixelabs développe des solutions d'IA visuelle qui permettent aux entreprises d'automatiser et d'optimiser leurs processus existants grâce à la vision par ordinateur. Basée à Madrid, avec des bureaux à Barcelone et au Royaume-Uni, l'entreprise se consacre à la création d'outils d'IA pratiques pouvant être utilisés dans tous les secteurs d'activité.
Sa plateforme, Pixelabs AI-Engine, permet notamment l'analyse en temps réel d'images et de vidéos pour des tâches telles que la détection d'objets, l'identification de défauts, l'analyse de surface et la reconnaissance optique de caractères (OCR). Ces fonctionnalités permettent aux utilisateurs de traiter les données visuelles plus efficacement et de réduire le recours à la vérification manuelle.
La plateforme est conçue pour s'intégrer aux systèmes existants, ce qui permet aux entreprises d'adopter plus facilement la vision par ordinateur sans perturber leurs activités. Cette flexibilité permet à Pixelabs de prendre en charge un large éventail de cas d'utilisation et d'adapter ses solutions à mesure que les besoins évoluent.
Dans de nombreux secteurs, les opérations quotidiennes reposent encore sur des processus manuels et une automatisation limitée. Les opérateurs, les ingénieurs et les chercheurs examinent souvent les images à la main, valident les résultats et gèrent les données à l'aide de plusieurs outils.
Cela ralentit les processus, les rend plus difficiles à standardiser et les expose davantage aux incohérences, surtout à mesure que le volume de données augmente. Même lorsque les entreprises cherchent à mettre en place la vision par ordinateur, la transition n'est pas toujours simple.
L'intégration de l'IA dans les systèmes existants peut nécessiter des modifications des processus opérationnels en place, la mise en place d'une nouvelle infrastructure ou des efforts d'ingénierie supplémentaires. C'est pourquoi de nombreuses solutions sont difficiles à faire évoluer ou à maintenir à long terme.
Par exemple, dans des contextes de recherche tels que l'imagerie rétinienne pour le dépistage précoce de la maladie d'Alzheimer, ces défis gagnent en complexité. Les chercheurs doivent detect des détails detect , gérer de vastes ensembles de données d'images et veiller à ce que les résultats restent cohérents dans différentes conditions.
Sans méthode rationalisée pour gérer l'analyse, la gestion des données et les résultats, il devient difficile de faire évoluer ces processus et de garantir la fiabilité des résultats.
Pixelabs a relevé ces défis en intégrantYOLO Ultralytics au moteur d'IA Pixelabs. Cette plateforme constitue le cœur de ses solutions d'IA visuelle, ce qui permet d'effectuer plus facilement des analyses d'images et de vidéos en temps réel dans différentes applications sans perturber les flux de travail existants.
Il prend en charge toute une série de tâches, notamment la détection d'objets et de défauts, l'analyse des surfaces et des textures, la gestion des couleurs et la reconnaissance optique de caractères (OCR). Comme il est indépendant du matériel et conçu pour s'intégrer via des API, il peut être déployé dans différents environnements et adapté à l'échelle.
Cette approche a été mise en œuvre dans le cadre d'une récente collaboration avec l'équipe de recherche sur la maladie d'Alzheimer du CIBIR, au cours de laquelle Pixelabs a développé un système permettant de faciliter le dépistage précoce de la maladie d'Alzheimer chez la souris grâce à l'imagerie rétinienne. L'objectif était d'identifier de petits indicateurs, tels que les dépôts de bêta-amyloïde, susceptibles de signaler les premiers stades de la maladie.
Pour ce faire, Pixelabs a mis au point un flux de travail qui relie le stockage des données, le traitement des images et une interface utilisateur. Les images rétiniennes, capturées à l'aide d'appareils d'imagerie du fond de l'œil spécifiques au laboratoire, sont d'abord transférées via le protocole SFTP (Secure File Transfer Protocol) et stockées dans un système centralisé, ce qui facilite la gestion et l'accès à des ensembles de données volumineux.
Afin de garantir des résultats cohérents, des étapes de prétraitement sont ensuite mises en œuvre pour tenir compte des variations de qualité d'image et d'éclairage. Cela permet au système de maintenir sa précision quel que soit l'échantillon ou les conditions.
Les images sont ensuite analysées à l'aide de modèles d'IA de vision, notamment des modèles Ultralytics YOLOv8 . Les variantes moyenne et grande de YOLOv8 utilisées pour trouver un équilibre entre performances et précision.
Dans ce processus,YOLO Ultralytics sont utilisés pour la détection d'objets et la classification d'images afin d'identifier et de localiser de petites zones d'intérêt, telles que les dépôts de bêta-amyloïde, directement sur les images rétiniennes.
Enfin, les résultats sont présentés via une plateforme en ligne, sur laquelle les utilisateurs peuvent télécharger des images, filtrer les données en fonction de critères tels que l'âge, le sexe ou le phénotype, et visualiser les caractéristiques détectées ainsi que les scores de confiance. Cela facilite le passage des données d'image brutes à des informations claires et exploitables.
Pour Pixelabs,YOLO Ultralytics se sont révélés être la solution idéale, offrant une base pratique et flexible pour développer des solutions de vision par ordinateur capables de s'adapter rapidement à différents cas d'utilisation. Faciles à entraîner et à affiner, ils permettent à l'équipe d'accélérer le rythme des itérations et de répondre aux nouvelles exigences sans avoir à repenser le système.
Cette flexibilité a eu un impact direct sur la rapidité de développement. En tirant parti de YOLO, Pixelabs a pu accélérer ses cycles de développement et mettre plus rapidement ses solutions en production, réduisant ainsi les délais de mise sur le marché des nouvelles applications. Parallèlement, les modèles ont fourni des résultats plus précis et plus cohérents.
L'intégration desYOLO Ultralytics dans le moteur d'IA Pixelabs a permis d'améliorer sensiblement les performances d'analyse. Dans le cadre de la recherche sur la maladie d'Alzheimer, le système a atteint des taux de rappel d'environ 90 %, pouvant aller jusqu'à 95 % à mesure que la maladie progressait et que les indicateurs devenaient plus visibles.
Cela a permis aux chercheurs de detect de manière plus fiable des éléments detect , tels que les dépôts de bêta-amyloïde, dans de vastes ensembles de données d'images. L'analyse a ainsi gagné en cohérence, ce qui a réduit la variabilité et contribué à garantir qu'aucun indicateur important ne soit négligé.
Au-delà de ce cas d'utilisation, Pixelabs a également reçu des retours systématiquement positifs de la part des clients qui utilisent ses solutions dans divers domaines d'application. Les utilisateurs soulignent les améliorations apportées au déroulement des processus, notamment en termes d'efficacité et de fiabilité.
L'impact varie en fonction du cas d'utilisation spécifique, ce qui témoigne de la flexibilité de la plateforme et de sa capacité à s'adapter à différents besoins opérationnels. Dans l'ensemble, ces améliorations ont facilité la gestion et l'analyse des données visuelles à grande échelle, permettant ainsi d'obtenir des résultats plus fiables et de mettre en place des flux de travail plus efficaces.
Pixelabs continue d'étendre les capacités de sa plateforme d'IA visuelle à de nouveaux cas d'utilisation et secteurs d'activité. S'appuyant sur ses travaux dans le domaine des applications de recherche, telles que la détection de la maladie d'Alzheimer, l'équipe s'attache à affiner ses modèles et à faire progresser l'analyse visuelle à l'aide de technologies telles queYOLO Ultralytics .
En améliorant sans cesse sa technologie, Pixelabs vise à aider les entreprises à automatiser leurs processus plus efficacement et à mettre en œuvre la vision par ordinateur dans un éventail plus large de flux de travail concrets.
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Les modèlesYOLO d'Ultralytics sont des architectures de vision par ordinateur développées pour analyser des données visuelles à partir d'images et d'entrées vidéo. Ces modèles peuvent être entraînés pour des tâches telles que la détection d'objets, la classification, l'estimation de la pose, le suivi et la segmentation d'instancesUltralytics
Ultralytics YOLO11 est la dernière version de nos modèles de vision par ordinateur. Comme ses versions précédentes, elle prend en charge toutes les tâches de vision par ordinateur que la communauté Vision AI a appris à apprécier dans YOLOv8. Cependant, le nouveau YOLO11 est plus performant et plus précis, ce qui en fait un outil puissant et un allié parfait pour relever les défis industriels du monde réel.
Le modèle que vous choisissez d'utiliser dépend des exigences spécifiques de votre projet. Il est essentiel de prendre en compte des facteurs tels que les performances, la précision et les besoins de déploiement. Voici un aperçu rapide :
Les dépôtsYOLO d'Ultralytics , tels que YOLOv5 et YOLO11, sont distribués par défaut sous la licence AGPL-3.0 Cette licence approuvée par l'OSI est conçue pour les étudiants, les chercheurs et les passionnés. Elle encourage la collaboration ouverte et exige que tout logiciel utilisant des composants AGPL-3.0 soit également mis à disposition en libre accès. Bien que cette licence assure la transparence et favorise l'innovation, elle peut ne pas correspondre aux cas d'utilisation commerciale.
Si votre projet implique l'intégration du logiciel Ultralytics et des modèles d'IA dans des produits ou services commerciaux et que vous souhaitez contourner les exigences d'open-source de l'AGPL-3.0, une Licence Entreprise est idéale.
Les avantages de la licence Enterprise incluent :
Pour garantir une intégration transparente et éviter les contraintes de l'AGPL-3.0 , demandez une licence d'entreprise Ultralytics en utilisant le formulaire prévu à cet effet. Notre équipe vous aidera à adapter la licence à vos besoins spécifiques.
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