Soluzioni di AI concrete per tutti i settori

Ultralytics YOLO è un componente fondamentale della pipeline di computer vision di SK Godelius, insieme al rilevamento multimodale: ci offre la precisione necessaria per identificare esattamente quali componenti si stanno guastando, mantenendo al sicuro i lavoratori e uniformi le nostre ispezioni.

Tutto è diventato molto più semplice quando siamo passati a Ultralytics. Puoi addestrare, eseguire predizioni ed esportare qualsiasi cosa con una sola riga di codice.

I modelli Ultralytics YOLO sono semplici da usare, accurati e flessibili. Questo ci ha aiutato a ridurre il tempo dedicato ai pattugliamenti di circa il 30% in media.

Con Ultralytics YOLOv8 nano possiamo riaddestrare all'edge e distribuire un nuovo modello in poche ore invece che in settimane, trasferendo solo una frazione dei dati. Questa combinazione di accuratezza e ingombro ridotto è esattamente ciò di cui hanno bisogno i nostri ambienti.

Volevamo migliorare la precisione con cui il nostro modello classificava classi di materiali eterogenee, riducendo al contempo la quantità di lavoro manuale richiesta al nostro team. Passare a Ultralytics YOLO è stato fondamentale per ottenere questi miglioramenti delle prestazioni.

Tra tutti i modelli che abbiamo valutato, YOLO era di gran lunga il più veloce per i nostri casi d'uso.

Stiamo apprezzando molto l'infrastruttura che Ultralytics offre per l'addestramento e ci piace soprattutto quanto sia facile iniziare a usarla. È stato tutto semplice, in particolare la creazione del nostro dataset e l'esecuzione della funzione “train”.

I modelli Ultralytics YOLO ci hanno aiutato ad aumentare del 25,2% la velocità di implementazione del nostro servizio di AI. Sono facili da distribuire e offrono prestazioni eccellenti nel mondo reale, garantendo maggiore velocità, accuratezza e scalabilità senza compromettere le prestazioni operative.

La possibilità di addestrare e distribuire i modelli Ultralytics YOLO tramite il pacchetto Python di Ultralytics è davvero solida. Insieme all'inferenza rapida, ci consente di elaborare immagini velocemente e fornire riscontri in tempo reale nei cantieri.

Con Ultralytics siamo riusciti a migliorare la velocità e ottenere una maggiore accuratezza rispetto ad altri modelli. La compatibilità con diversi framework — CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO — è stata estremamente utile per ottimizzare i pesi nella R&S e poi adattarli all'hardware disponibile.

Siamo solo all'inizio. Con Ultralytics YOLO abbiamo le basi per sviluppare soluzioni non solo più sicure, ma anche più intelligenti, capaci di fornire informazioni in tempo reale che possono salvare vite e trasformare la gestione della sicurezza industriale.

Realizziamo robot dotati di computer vision per prelevare e posizionare ingredienti sulle linee di produzione alimentare. La manipolazione robotica richiede una precisione inferiore al centimetro e i modelli Ultralytics YOLO sono eccellenti nel garantire questo livello di accuratezza.

Le prestazioni dei modelli Ultralytics YOLO sui nostri microcontrollori STM32 aprono nuovi orizzonti alla computer vision all'edge. Grazie all'integrazione semplificata e al supporto di più varianti di modello, gli sviluppatori hanno tutto ciò che serve per creare soluzioni di visione embedded scalabili e reattive.

Usare YOLO di Ultralytics è stato davvero un piacere. La libreria Python è straordinariamente fluida e coerente sia nell'addestramento sia nell'inferenza… nella pratica, l'integrazione nella nostra pipeline è stata incredibilmente semplice, cosa rara.

Il pacchetto Python di Ultralytics ci permette di addestrare modelli in modo semplice e rapido. Inoltre, la standardizzazione tra diversi modelli e nuove versioni di YOLO garantisce un elevato livello di stabilità nel corso degli anni.

Integrare Ultralytics YOLO nella nostra piattaforma AI Instabase è stato facile e indolore. Ci ha aiutato ad accelerare il calendario di rilascio e a offrire ai nostri clienti funzionalità di riconoscimento visivo degli oggetti.

Trasformano i dati visivi in informazioni utili con un'accuratezza e un'efficienza eccezionali. Combinando Ultralytics YOLOv8 con il sensore IMX500 di SSS (Sony Semiconductor Solutions Corporation), questa partnership offre potenti funzionalità di AI direttamente sul dispositivo, migliorando le decisioni in tempo reale delle aziende che si affidano all'elaborazione ad alte prestazioni dei dati visivi.

I modelli Ultralytics YOLO si adattano perfettamente alle nostre unità di elaborazione AI Metis (AIPU). Sono facili da integrare, funzionano in modo efficiente e aiutano i nostri clienti a rendere operative in tempi brevissimi applicazioni di Vision AI all'edge, con un forte impatto.

Per ALYCE, usare Ultralytics ha cambiato radicalmente il modo in cui addestriamo i nostri modelli, consentendoci di migliorare l'accuratezza dei dati, offrire ai clienti una qualità senza pari e assisterli nei loro progetti di mobilità sostenibile.

I modelli Ultralytics YOLO hanno funzionato davvero bene per noi in molti ambienti sottomarini diversi, dai siti di turbine mareomotrici ai porti e alle barriere coralline. La loro accuratezza e affidabilità li rendono uno strumento fondamentale per il nostro lavoro di monitoraggio ambientale nei progetti di energia marina e ricerca.

Ultralytics è una soluzione molto potente e facile da usare per sviluppare prototipi, ma anche soluzioni finali.

Di solito, addestrare un modello di machine learning richiede moltissimo tempo e spesso bisogna aspettare due o tre giorni per l'inferenza, prima di decidere se l'accuratezza è sufficiente. Con Ultralytics YOLO, invece, possiamo addestrare il modello in un solo giorno, prendere decisioni rapidamente e imparare in fretta dai risultati. Una volta addestrato, possiamo anche arricchire il dataset per migliorare ulteriormente le prestazioni.

I modelli YOLO di Ultralytics stanno rivoluzionando il settore dell'AI. Gli sviluppatori prediligono YOLOv5 e YOLOv8 per la facilità d'uso, le prestazioni all'avanguardia e l'accuratezza. In combinazione con OpenVINO, questi modelli offrono il potenziale per prestazioni ottimali fin da subito sulle CPU moderne.