Ultralytics Platform: cinque strumenti, un'unica piattaforma di visione artificiale

Oggi abbiamo lanciato Ultralytics Platform, la piattaforma end-to-end definitiva di computer vision, progettata per semplificare lo sviluppo e la distribuzione dei sistemi di IA per la visione. La computer vision, un campo dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di interpretare immagini e video, alimenta già molti dei sistemi che usiamo ogni giorno, ma tradizionalmente la creazione di queste soluzioni è stata complessa.

Per molti ingegneri specializzati in IA e sviluppatori di machine learning, creare un'applicazione di computer vision comporta ancora il passaggio da uno strumento all'altro durante il processo di sviluppo. Un team potrebbe gestire i set di dati e le annotazioni su una piattaforma, addestrare i modelli su un'altra e affidarsi a servizi aggiuntivi per testare le previsioni, tenere traccia degli esperimenti e distribuire i sistemi in produzione.

Quando i progetti crescono, passare da uno strumento all'altro può rallentare lo sviluppo e aumentare il carico 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 flussi di lavoro, allo spostamento dei dati tra strumenti e alla configurazione dell'infrastruttura.

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

Fig. 1. Uno sguardo alla preparazione dei set di dati con Ultralytics Platform (Fonte)

In questo articolo vedremo come Ultralytics Platform sostituisce più strumenti con un'unica piattaforma di computer vision integrata. Iniziamo!

Il problema dei molteplici strumenti nello sviluppo della computer vision#

La creazione di una soluzione di computer vision prevede diverse fasi, dalla preparazione dei set di dati alla distribuzione dei sistemi in produzione. In molti casi, i team si affidano a strumenti diversi per ogni fase di questo flusso di lavoro, tra cui:

• Strumenti di gestione dei set di dati: I team usano questi strumenti per archiviare e organizzare immagini e video che verranno poi utilizzati come dati di addestramento per i sistemi di computer vision.
• Strumenti di annotazione: Queste piattaforme consentono agli sviluppatori e ai team che lavorano sui dati di etichettare oggetti, segmenti o keypoint nelle immagini, così che i sistemi possano apprendere schemi dai dati visivi.
• Strumenti e framework per l'addestramento dei modelli: Gli sviluppatori usano questi strumenti per addestrare sistemi di computer vision con set di dati annotati e modelli di deep learning, spesso lavorando con framework di machine learning basati su Python come PyTorch e TensorFlow.
• Strumenti di test e inferenza: Prima della distribuzione, i team eseguono i modelli su nuove immagini o video per verificare le previsioni e valutare le prestazioni del sistema.
• Strumenti di distribuzione e monitoraggio: Quando una soluzione di IA per la visione è pronta per essere rilasciata, si usa un'infrastruttura aggiuntiva per eseguire l'applicazione in produzione e monitorarne le prestazioni nel tempo.

Gestire questi strumenti separatamente può rendere più difficile coordinare i flussi di lavoro di sviluppo. I team finiscono per dedicare tempo allo spostamento dei dati tra piattaforme, alla manutenzione delle integrazioni e alla configurazione dell'infrastruttura, anziché concentrarsi sul miglioramento delle applicazioni di computer vision.

Cos'è una piattaforma end-to-end di IA per la visione?#

Prima di approfondire le funzionalità principali di Ultralytics Platform e cosa consente di fare, vediamo cosa intendiamo per piattaforma end-to-end di computer vision.

In poche parole, Ultralytics Platform offre agli sviluppatori un unico ambiente in cui creare ed eseguire applicazioni di computer vision. Invece di affidarsi a servizi separati per le diverse fasi del processo di sviluppo, singoli utenti e team possono lavorare con i 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 consente agli sviluppatori di sperimentare, migliorare i propri sistemi e portare avanti i progetti più facilmente, senza dover passare continuamente da uno strumento all'altro.

Come Ultralytics Platform semplifica il flusso di lavoro dell'IA per la visione#

Ultralytics Platform è il frutto di anni di stretta collaborazione con la community della computer vision. Nelle conversazioni con sviluppatori e team impegnati nella creazione di sistemi di IA per la visione sono emerse spesso alcune difficoltà ricorrenti.

Un esempio è l'annotazione dei dati, che può richiedere molto tempo quando è necessario etichettare set di dati di grandi dimensioni. Un'altra difficoltà emerge quando i team cercano di portare i sistemi in produzione: distribuire applicazioni in ambienti e configurazioni hardware diversi richiede spesso strumenti aggiuntivi.

Molti team devono anche passare da uno strumento all'altro, perché gli strumenti di annotazione, gli ambienti di addestramento e i sistemi di distribuzione sono spesso distribuiti su più piattaforme. Ultralytics Platform risolve tutte queste complicazioni grazie a una serie di funzionalità integrate.

Panoramica delle funzionalità principali di Ultralytics Platform#

Vediamo quindi alcune delle funzionalità principali di Ultralytics Platform, che aiutano a semplificare queste sfide e l'intero flusso di lavoro dell'IA per la visione:

• Annotazione intelligente dei dati: gli strumenti di annotazione integrati aiutano i team a etichettare i set di dati più velocemente grazie a funzionalità come l'annotazione intelligente basata sul Modello Segment Anything (SAM) e le scorciatoie da tastiera, che semplificano i flussi di lavoro di annotazione.
• Addestramento integrato dei modelli: Gli sviluppatori possono addestrare direttamente sulla piattaforma modelli preaddestrati, tenendo traccia degli esperimenti e monitorando le prestazioni tramite dashboard interattive.
• Test di inferenza nel browser: I team possono testare rapidamente le previsioni nel browser per valutare le prestazioni di un sistema prima di distribuirlo in produzione.
• Opzioni di distribuzione flessibili: i modelli possono essere esportati in 17 formati diversi oppure distribuiti tramite servizi di inferenza condivisi ed endpoint dedicati in 43 regioni del mondo.
• Monitoraggio integrato: La piattaforma offre dashboard che aiutano i team a tenere traccia dei risultati degli esperimenti, delle prestazioni dei sistemi e dello stato delle distribuzioni, tutto in un unico posto.

Dai dati grezzi alla distribuzione con Ultralytics Platform#

Approfondendo Ultralytics Platform, potresti chiederti come si svolge concretamente il lavoro con la piattaforma. Per farti un'idea più chiara, vediamo 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 man mano che avanzano lungo la linea.

Il processo inizia in genere con la raccolta di dati visivi. Con la nuova piattaforma di computer vision di Ultralytics, puoi caricare immagini o video dei prodotti della linea di produzione e organizzarli in set di dati da usare per addestrare un modello di rilevamento dei difetti.

La fase successiva è l'annotazione dei dati. Con gli strumenti di annotazione manuale o basati sull'IA integrati nella piattaforma, puoi etichettare i difetti direttamente nelle immagini per 5 attività di rilevamento. Innovazioni come l'annotazione intelligente basata su SAM e i modelli integrati di scheletri per la posa, che consentono di posizionare i keypoint con un solo clic, semplificano un flusso di lavoro che altrimenti richiederebbe ore.

Una volta pronto il set di dati, puoi passare all'addestramento del modello. La piattaforma ti consente di addestrare modelli di computer vision, come i modelli Ultralytics YOLO, usando i dati etichettati. Durante l'addestramento, puoi monitorare le metriche delle prestazioni, tenere traccia degli esperimenti e ottimizzare i modelli nel tempo per migliorare le prestazioni del sistema, tutto da un'unica dashboard.

Dopo l'addestramento, il passaggio successivo è il test e la convalida. Puoi eseguire previsioni su nuove immagini direttamente nella piattaforma per verificare quanto bene il sistema rileva i difetti e individuare gli aspetti da migliorare ulteriormente.

Infine, quando il sistema offre buone prestazioni, può essere distribuito in produzione. Ultralytics Platform supporta l'esportazione dei modelli in diversi formati oppure la loro distribuzione tramite servizi di inferenza ed endpoint, così da poterli eseguire in ambienti reali.

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

Supportando ogni fase di questa pipeline, Ultralytics Platform semplifica 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'IA per la visione che puoi realizzare con Ultralytics Platform#

La computer vision può fare la differenza nella maggior parte delle applicazioni in cui i dati visivi possono essere trasformati in informazioni e usati per automatizzare i processi. Questo vale in tutti i settori, dalla sanità 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 serie di attività di computer vision, tra cui il rilevamento di oggetti, la classificazione delle immagini, la segmentazione delle istanze, la stima della posa e il rilevamento di bounding box orientate (OBB). Questa flessibilità consente agli sviluppatori di creare applicazioni per numerosi scenari in cui è necessario analizzare immagini o video.

Per esempio, i team possono creare sistemi per il monitoraggio subacqueo in ambienti marini in tempo reale, il conteggio delle cellule nella ricerca medica e biologica, il tracciamento della fauna selvatica in ecosistemi remoti, l'abilitazione dei 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 rappresenta il futuro dell'IA per la visione#

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

Ultralytics Platform contribuisce ad abbattere 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 offre a un maggior numero di sviluppatori, ricercatori e organizzazioni l'opportunità di esplorare l'IA per la visione. Di conseguenza, più team possono trasformare i dati visivi in informazioni utili e creare applicazioni che risolvono problemi concreti.

Con la continua diffusione dell'IA per la visione in tutti i settori, crediamo che Ultralytics Platform renderà lo sviluppo più accessibile e avrà un ruolo fondamentale nel plasmare il futuro della computer vision.

Inizia a usare Ultralytics Platform#

Inizia a creare progetti di computer vision con Ultralytics Platform già da oggi. Puoi esplorare la piattaforma con il piano gratuito, che include crediti di registrazione per l'addestramento nel cloud e l'accesso agli strumenti essenziali per gestire i set di dati, annotare immagini, addestrare modelli e distribuire applicazioni.

Man mano che i tuoi progetti crescono, puoi aumentare le risorse a tua disposizione con piani aggiuntivi che offrono più risorse di calcolo, spazio di archiviazione, funzionalità di collaborazione e capacità di distribuzione. La piattaforma usa anche un sistema di prezzi basato sui crediti per servizi come l'addestramento nel cloud e gli endpoint gestiti, consentendo ai team di eseguire esperimenti e distribuire applicazioni tenendo sotto controllo 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 che alimentano la tecnologia di tutti i giorni. Ultralytics Platform contribuisce ad accelerare questa trasformazione offrendo agli sviluppatori un modo più semplice per creare, testare e distribuire applicazioni di IA per la visione. Riducendo gli ostacoli tra le idee e la distribuzione, è possibile creare la prossima generazione di soluzioni di computer vision più rapidamente che mai.

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