Ultralytics Platform: cinque strumenti, un'unica piattaforma di computer vision

Oggi abbiamo lanciato Ultralytics Platform, la piattaforma computer vision end-to-end definitiva, progettata per semplificare il modo in cui i sistemi di AI per la visione vengono creati e distribuiti. Sebbene la computer vision, un campo dell’intelligenza artificiale che consente alle macchine di interpretare immagini e video, alimenti già molti dei sistemi su cui facciamo affidamento ogni giorno, la creazione di queste soluzioni è stata tradizionalmente complessa.

Per molti ingegneri AI e sviluppatori di machine learning, creare un’applicazione di computer vision richiede ancora di passare da uno strumento all’altro durante il processo di sviluppo. Un team potrebbe gestire dataset e annotazioni su una piattaforma, eseguire il training dei modelli su un’altra e affidarsi a servizi aggiuntivi per testare le predizioni, monitorare gli esperimenti e distribuire i sistemi in produzione.

Con la crescita dei progetti, il passaggio da uno strumento all’altro può rallentare lo sviluppo e aumentare il sovraccarico operativo. Invece di concentrarsi sul miglioramento dei modelli e sulla creazione di nuove app di computer vision, i team spesso dedicano tempo alla gestione dei workflow, allo spostamento dei dati tra gli strumenti e alla configurazione dell’infrastruttura.

Ultralytics Platform è stata creata per semplificare e accelerare questo processo. Riunendo annotazione, training, validazione, deployment e monitoraggio in un unico ambiente, sostituisce diversi strumenti dell’intero stack AI per la visione con un’unica piattaforma di computer vision, aiutando i team a creare e distribuire sistemi di AI per la visione scalabili in modo più efficiente.

Fig. 1. Uno sguardo alla preparazione dei dataset con Ultralytics Platform (Fonte)

In questo articolo esploreremo come Ultralytics Platform sostituisce diversi strumenti con un’unica piattaforma di computer vision integrata. Iniziamo!

Il problema dei molteplici strumenti nello sviluppo di computer vision#

La creazione di una soluzione di computer vision comprende diverse fasi, dalla preparazione dei dataset al deployment dei sistemi in produzione. In molti casi, i team si affidano a strumenti diversi per ogni parte di questo workflow, tra cui:

• Strumenti di gestione dei dataset: i team utilizzano questi strumenti per archiviare e organizzare immagini e video che in seguito verranno usati come dati di training per i sistemi di computer vision.
• Strumenti di annotazione: queste piattaforme consentono agli sviluppatori e ai team che si occupano dei dati di etichettare oggetti, segmenti o keypoint all’interno delle immagini, permettendo ai sistemi di apprendere schemi dai dati visivi.
• Strumenti e framework per il training dei modelli: gli sviluppatori si affidano a questi strumenti per addestrare sistemi di computer vision usando dataset annotati e modelli di deep learning, spesso lavorando all’interno di framework di machine learning basati su Python come PyTorch e TensorFlow.
• Strumenti di test e inferenza: prima del deployment, i team eseguono i modelli su nuove immagini o video per verificare le predizioni e valutare le prestazioni del sistema.
• Strumenti di deployment e monitoraggio: quando una soluzione di AI per la visione è pronta per essere distribuita, viene utilizzata un’infrastruttura aggiuntiva per eseguire l’applicazione in produzione e monitorarne nel tempo le prestazioni.

Gestire separatamente questi strumenti può rendere più difficile coordinare i workflow di sviluppo. I team finiscono per dedicare tempo a spostare dati tra le piattaforme, mantenere le integrazioni e configurare l’infrastruttura invece di concentrarsi sul miglioramento delle applicazioni di computer vision.

Che cos’è una piattaforma di AI per la visione end-to-end?#

Prima di approfondire le funzionalità principali di Ultralytics Platform e ciò che può fare, cerchiamo di capire cosa intendiamo per piattaforma di computer vision end-to-end.

In parole semplici, Ultralytics Platform offre un unico ambiente in cui gli sviluppatori possono creare ed eseguire applicazioni di computer vision. Invece di affidarsi a servizi separati per le diverse parti del processo di sviluppo, singoli utenti e team possono lavorare con dati visivi, addestrare modelli e algoritmi, testare i risultati ed eseguire applicazioni nello stesso ambiente.

Fig. 2. Test di un modello su Ultralytics Platform (Fonte)

Questo approccio rende più semplice per gli sviluppatori sperimentare, migliorare i propri sistemi e portare avanti i progetti senza dover passare continuamente da uno strumento all’altro.

Come Ultralytics Platform semplifica il workflow dell’AI per la visione#

Ultralytics Platform è il risultato di anni di collaborazione diretta con la community della computer vision. Le conversazioni con gli sviluppatori e i team che creano sistemi di AI per la visione hanno continuato a far emergere alcune difficoltà comuni.

Ad esempio, una delle principali preoccupazioni riguardava l’annotazione dei dati, che può richiedere molto tempo quando è necessario etichettare dataset di grandi dimensioni. Un’altra difficoltà emergeva quando i team cercavano di portare i sistemi in produzione, dove la distribuzione delle applicazioni su ambienti e configurazioni hardware diversi richiede spesso strumenti aggiuntivi.

Molti team devono inoltre gestire il passaggio da uno strumento all’altro, poiché gli strumenti di annotazione, gli ambienti di training e i sistemi di deployment sono spesso distribuiti su più piattaforme. Ultralytics Platform risolve tutte queste complessità con una serie di funzionalità integrate.

Panoramica delle funzionalità principali di Ultralytics Platform#

Esaminiamo quindi alcune delle funzionalità principali di Ultralytics Platform, che aiutano a semplificare queste difficoltà e il workflow complessivo dell’AI per la visione:

• Annotazione intelligente dei dati: gli strumenti di annotazione integrati aiutano i team a etichettare più rapidamente i dataset grazie a funzionalità come l’annotazione intelligente basata sul Modello Segment Anything (SAM) e le scorciatoie da tastiera che semplificano i workflow di annotazione.
• Training integrato dei modelli: gli sviluppatori possono addestrare modelli pre-addestrati direttamente sulla piattaforma, monitorando al contempo gli esperimenti e le prestazioni tramite dashboard interattive.
• Test dell’inferenza basato sul browser: i team possono testare rapidamente le predizioni nel browser per valutare le prestazioni di un sistema prima di distribuirlo in produzione.
• Opzioni di deployment flessibili: i modelli possono essere esportati in 17 formati diversi oppure distribuiti tramite servizi di inferenza condivisi ed endpoint dedicati in 43 regioni globali.
• Monitoraggio integrato: la piattaforma offre dashboard che aiutano i team a monitorare in un unico luogo i risultati degli esperimenti, le prestazioni del sistema e lo stato del deployment.

Dai dati grezzi al deployment con Ultralytics Platform#

Man mano che impari a conoscere Ultralytics Platform, potresti chiederti come si presenta concretamente il lavoro con la piattaforma. Per farti un’idea più chiara, analizziamo un semplice esempio.

Immagina di creare un sistema di ispezione visiva per una linea di produzione. L’obiettivo è identificare automaticamente i prodotti danneggiati o difettosi mentre attraversano il processo produttivo.

Il processo inizia in genere dalla raccolta dei dati visivi. Con la nuova piattaforma di computer vision di Ultralytics, puoi caricare immagini o video dei prodotti dalla linea di produzione e organizzarli in dataset che verranno utilizzati per addestrare un modello di rilevamento dei difetti.

Segue l’annotazione dei dati. Con gli strumenti di annotazione manuale o basati sull’AI integrati nella piattaforma, puoi etichettare direttamente nelle immagini i difetti relativi a 5 attività di rilevamento. L’innovazione alla base di funzionalità come l’annotazione intelligente, basata su SAM, e i template integrati per gli scheletri delle pose, che consentono di posizionare i keypoint con un solo clic, semplifica un workflow che altrimenti richiederebbe ore.

Quando il dataset è pronto, puoi passare al training del modello. La piattaforma ti consente di addestrare modelli di computer vision, come i modelli Ultralytics YOLO, utilizzando i dati etichettati. Durante il training, puoi monitorare le metriche delle prestazioni, seguire gli esperimenti e ottimizzare i modelli nel tempo per migliorare le prestazioni del sistema da un’unica dashboard.

Dopo il training, il passaggio successivo consiste nel test e nella validazione. Puoi eseguire predizioni su nuove immagini direttamente nella piattaforma per verificare quanto bene il sistema rileva i difetti e individuare le aree che potrebbero richiedere ulteriori miglioramenti.

Infine, quando il sistema offre buone prestazioni, può essere distribuito in produzione. Ultralytics Platform supporta l’esportazione dei modelli in diversi formati o la loro distribuzione tramite servizi di inferenza ed endpoint, così che possano essere eseguiti in ambienti reali.

Fig. 3. Un esempio di esportazione dei modelli con Ultralytics Platform (Fonte)

Supportando ogni fase di questa pipeline, Ultralytics Platform facilita il passaggio dai dati visivi grezzi a un’applicazione di computer vision funzionante, in grado di rilevare automaticamente i difetti su una linea di produzione.

Casi d’uso basati sull’AI per la visione che puoi creare con Ultralytics Platform#

Nella maggior parte delle applicazioni in cui i dati visivi possono essere convertiti in informazioni e utilizzati per automatizzare i processi, la computer vision può fare la differenza. Questo vale in tutti i settori, dall’assistenza sanitaria all’industria automobilistica, e Ultralytics Platform è stata progettata per supportare questa versatilità.

La piattaforma supporta nativamente modelli all’avanguardia come Ultralytics YOLO26 e una vasta gamma di attività di computer vision, tra cui rilevamento degli oggetti, classificazione delle immagini, segmentazione delle istanze, stima della posa e rilevamento di bounding box orientate (OBB). Grazie a questa flessibilità, gli sviluppatori possono creare applicazioni per molti scenari diversi in cui è necessario analizzare immagini o video.

Ad esempio, i team possono creare sistemi per il monitoraggio subacqueo in tempo reale negli ambienti marini, il conteggio delle cellule nella ricerca medica e biologica, il monitoraggio della fauna selvatica in ecosistemi remoti, l’abilitazione di sistemi di percezione per veicoli autonomi e la guida di robot in ambienti complessi. E queste sono solo alcune delle possibilità offerte dalla computer vision.

Fig. 4. Annotazione di un’immagine per il rilevamento della fauna selvatica su Ultralytics Platform (Fonte)

Perché Ultralytics Platform è il futuro dell’AI per la visione#

Con la diffusione della computer vision, rendere più accessibile lo sviluppo dell’AI per la visione sta diventando sempre più importante. Molti sviluppatori e organizzazioni vogliono sperimentare con i dati visivi e creare applicazioni AI, ma le configurazioni di sviluppo tradizionali possono rendere difficile iniziare.

Ultralytics Platform contribuisce a ridurre queste barriere offrendo un ambiente in cui gli sviluppatori possono iniziare rapidamente a lavorare con la tecnologia di computer vision. Invece di dedicare tempo alla configurazione dell’infrastruttura o all’integrazione di strumenti diversi, i team possono concentrarsi sulla sperimentazione di idee e sulla creazione di applicazioni pratiche.

Questa accessibilità apre la strada a una gamma più ampia di sviluppatori, ricercatori e organizzazioni che vogliono esplorare l’AI per la visione. Di conseguenza, più team possono trasformare i dati visivi in informazioni utili e creare applicazioni che risolvono problemi del mondo reale.

Con la continua espansione dell’AI per la visione in tutti i settori, riteniamo che Ultralytics Platform renderà lo sviluppo più accessibile e svolgerà un ruolo chiave nel plasmare il futuro della computer vision.

Inizia a usare Ultralytics Platform#

Inizia a creare progetti di computer vision con Ultralytics Platform oggi stesso. Puoi esplorare la piattaforma tramite il piano gratuito, che include crediti iniziali per il training nel cloud e l’accesso agli strumenti principali per gestire i dataset, annotare le immagini, addestrare i modelli e distribuire le applicazioni.

Man mano che i tuoi progetti crescono, puoi aumentare l’utilizzo con piani aggiuntivi che offrono più risorse di calcolo, spazio di archiviazione, funzionalità di collaborazione e capacità di deployment. La piattaforma utilizza inoltre un sistema di prezzi basato sui crediti per servizi come il training nel cloud e gli endpoint gestiti, consentendo ai team di eseguire esperimenti e distribuire applicazioni monitorando i consumi in modo trasparente.

Punti chiave#

L’elaborazione delle immagini e la tecnologia di computer vision stanno passando rapidamente dagli esperimenti di ricerca ai sistemi reali alla base delle tecnologie di uso quotidiano. Ultralytics Platform contribuisce ad accelerare questo cambiamento offrendo agli sviluppatori un modo più semplice per creare, testare e distribuire applicazioni di AI per la visione. Con meno barriere tra le idee e il deployment, la prossima generazione di soluzioni di computer vision può essere creata più rapidamente che mai.

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