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

Oggi abbiamo lanciato Ultralytics Platform, una piattaforma di visione artificiale end-to-end progettata per semplificare la creazione e la distribuzione dei sistemi di AI applicata alla visione. La visione artificiale, un campo dell’intelligenza artificiale che consente alle macchine di interpretare immagini e video, alimenta già molti dei sistemi su cui facciamo affidamento oggi, ma realizzare queste soluzioni è sempre stato complesso.

Per molti ingegneri di 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 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.

Man mano che 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 applicazioni 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, training, validazione, distribuzione e monitoraggio in un unico ambiente, sostituisce diversi strumenti dello stack di IA visiva con un'unica piattaforma di computer vision, aiutando i team a creare e distribuire sistemi di IA visiva scalabili in modo più efficiente.

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

In questo articolo vedremo come Ultralytics Platform sostituisce più strumenti con un’unica piattaforma unificata di visione artificiale.

Il problema dei molteplici strumenti nello sviluppo della computer vision#

Creare una soluzione di computer vision comporta diverse fasi, dalla preparazione dei dataset alla distribuzione dei sistemi in produzione. In molti casi, i team si affidano a strumenti diversi per ogni parte di questo flusso di lavoro, tra cui:

• Strumenti di gestione dei dataset: i team usano questi strumenti per archiviare e organizzare immagini e video che verranno poi utilizzati come dati di training per i sistemi di computer vision.
• Strumenti di annotazione: queste piattaforme consentono agli sviluppatori e ai team che lavorano con i dati di etichettare oggetti, segmenti o keypoint nelle immagini, affinché i sistemi possano 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 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 controllare le predizioni e valutare le prestazioni del sistema.
• Strumenti di distribuzione e monitoraggio: una volta che una soluzione di IA visiva è pronta per il rilascio, 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, invece di concentrarsi sul miglioramento delle applicazioni di computer vision.

Che cos'è una piattaforma end-to-end per l'IA visiva?#

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

In poche parole, Ultralytics Platform offre agli sviluppatori un unico spazio in cui creare ed eseguire applicazioni di computer vision. Invece di affidarsi a servizi separati per le diverse fasi del processo di sviluppo, singoli sviluppatori 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 facilita la sperimentazione e il miglioramento dei sistemi da parte degli sviluppatori e permette di portare avanti i progetti senza dover passare continuamente da uno strumento all'altro.

Come Ultralytics Platform semplifica il flusso di lavoro dell'IA visiva#

Ultralytics Platform è il frutto di anni di stretta collaborazione con la community della computer vision. Dalle conversazioni con sviluppatori e team che creano sistemi di IA visiva sono emerse ripetutamente alcune difficoltà comuni.

Per esempio, un problema importante era l'annotazione dei dati, che può richiedere molto tempo quando occorre etichettare dataset di grandi dimensioni. Un'altra difficoltà emergeva quando i team cercavano di portare i sistemi in produzione: distribuire applicazioni in ambienti e configurazioni hardware diversi spesso richiede strumenti aggiuntivi.

Molti team devono anche passare continuamente 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 affronta queste sfide con una serie di funzionalità integrate.

Panoramica delle funzionalità principali di Ultralytics Platform#

Vediamo alcune delle funzionalità principali di Ultralytics Platform che aiutano a semplificare queste sfide e il flusso di lavoro complessivo dell'IA visiva:

• Annotazione intelligente dei dati: gli strumenti di annotazione integrati aiutano i team ad etichettare i dataset più rapidamente, grazie a funzionalità come l’annotazione intelligente basata sul Segment Anything Model (SAM) e alle scorciatoie da tastiera che velocizzano i flussi di lavoro di annotazione. L’annotazione intelligente ora supporta anche modelli di visione guidati da prompt di classe, confrontati nella classifica VLM.
• Addestramento integrato dei modelli: gli sviluppatori possono addestrare modelli preaddestrati direttamente sulla piattaforma, tenendo traccia degli esperimenti e monitorando le prestazioni tramite dashboard interattive.
• Test dell’inferenza tramite browser: i team possono testare rapidamente le predizioni nel browser per valutare le prestazioni di un sistema prima di distribuirlo in produzione.
• Opzioni di distribuzione flessibili: i modelli possono essere esportati in 22 formati diversi oppure distribuiti tramite servizi di inferenza condivisa ed endpoint dedicati in 42 regioni globali.
• Monitoraggio integrato: la piattaforma offre dashboard che aiutano i team a tenere traccia dei risultati degli esperimenti, delle prestazioni del sistema 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. Per farti un'idea più precisa, 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 mentre avanzano lungo la linea.

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

Il passo successivo è l’annotazione dei dati. Con gli strumenti di annotazione manuale o basata sull’AI integrati nella piattaforma, puoi etichettare direttamente nelle immagini i difetti, per 5 compiti di visione artificiale. Funzionalità come l’annotazione intelligente basata su SAM e i modelli di scheletro per la posa integrati, che consentono di posizionare i punti chiave con un solo clic, velocizzano attività che altrimenti richiederebbero ore.

Quando il dataset è pronto, puoi passare al training del modello. La piattaforma ti permette di addestrare modelli di computer vision, come i modelli Ultralytics YOLO, usando i dati etichettati. Durante il training, puoi monitorare le metriche di prestazione, tenere traccia degli esperimenti e ottimizzare i modelli nel tempo per migliorare le prestazioni del sistema, tutto da un'unica dashboard.

Dopo il training, il passaggio successivo è il test e la validazione. Puoi eseguire predizioni su nuove immagini direttamente sulla piattaforma per verificare quanto bene il sistema rileva i difetti e individuare gli aspetti 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 più formati o la loro distribuzione tramite servizi di inferenza ed endpoint, per consentirne l'esecuzione 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, capace di rilevare automaticamente i difetti su una linea di produzione.

Casi d'uso basati sull'IA visiva che puoi realizzare con Ultralytics Platform#

Nella maggior parte delle applicazioni in cui i dati visivi possono essere trasformati in informazioni e usati per automatizzare i processi, la computer vision può fare la differenza. 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 un’ampia gamma di compiti di visione artificiale, tra cui rilevamento di oggetti, segmentazione di istanze, classificazione di immagini, stima della posa e rilevamento di riquadri orientati (OBB). Grazie a questa flessibilità, gli sviluppatori possono creare applicazioni per molti scenari diversi in cui è necessario analizzare immagini o video.

Per esempio, i team possono creare sistemi per il monitoraggio subacqueo in ambienti marini, il conteggio delle cellule nella ricerca medica e biologica, il monitoraggio della fauna selvatica in ecosistemi remoti, la realizzazione di sistemi di percezione per veicoli autonomi e la guida di robot in ambienti complessi. E questo è solo un assaggio 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'IA visiva#

Con la diffusione sempre più ampia della computer vision, rendere più accessibile lo sviluppo dell'IA visiva diventa 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 aiuta ad abbassare 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 concrete.

Questa accessibilità consente a un numero maggiore di sviluppatori, ricercatori e organizzazioni di esplorare l'IA visiva. 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'IA visiva nei diversi settori, crediamo che Ultralytics Platform renderà lo sviluppo più accessibile e avrà un ruolo fondamentale nel plasmare il futuro della computer vision.

Per iniziare con Ultralytics Platform#

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

Man mano che i tuoi progetti crescono, puoi aumentare le risorse utilizzate con piani aggiuntivi che offrono più capacità di calcolo, spazio di archiviazione, funzionalità di collaborazione e capacità di distribuzione. La piattaforma usa anche un sistema di prezzi basato su crediti per servizi come il training nel cloud e gli endpoint gestiti, consentendo ai team di eseguire esperimenti e distribuire applicazioni tenendo traccia dei consumi in modo trasparente.

Punti chiave#

L'elaborazione delle immagini e la tecnologia di computer vision stanno passando rapidamente dagli esperimenti di ricerca a sistemi reali che alimentano la tecnologia di tutti i giorni. Ultralytics Platform contribuisce ad accelerare questa transizione offrendo agli sviluppatori un modo più semplice per creare, testare e distribuire applicazioni di IA visiva. 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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