Potenziamo soluzioni di IA reali in tutti i settori

Tutto è diventato molto più semplice quando abbiamo fatto il passo di passare a Ultralytics. Puoi addestrare, fare previsioni ed esportare qualsiasi cosa con una sola riga di codice.

I modelli Ultralytics YOLO sono facili, precisi e flessibili. Questo ci ha aiutato a ridurre i tempi di pattugliamento di circa il 30% in media.

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

Volevamo migliorare la precisione con cui il nostro modello riusciva a classificare classi di materiali eterogenee, riducendo al contempo la quantità di lavoro manuale richiesto al nostro team. Passare a Ultralytics YOLO è stata la chiave per ottenere questi miglioramenti nelle prestazioni.

La capacità di addestrare e distribuire i modelli Ultralytics YOLO tramite il pacchetto Python di Ultralytics è molto solida. Combinata con un'inferenza rapida, ci consente di elaborare immagini velocemente e fornire feedback in tempo reale nei cantieri edili.

Con Ultralytics, siamo riusciti a migliorare la velocità con una maggiore precisione rispetto ad altri modelli. La compatibilità con diversi framework - CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO - è stata utilissima per mettere a punto i pesi in fase di R&S e poi ottimizzarli per qualsiasi hardware avessimo a disposizione.

Siamo solo all'inizio. Con Ultralytics YOLO, abbiamo le basi per sviluppare soluzioni non solo più sicure ma anche più intelligenti, consentendo insight in tempo reale che possono salvare vite e trasformare il modo in cui viene gestita la 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 fornire quel livello di accuratezza.

Le prestazioni dei modelli Ultralytics YOLO sui nostri microcontrollori STM32 aprono nuovi orizzonti per la computer vision all'edge. Con un'integrazione semplificata e il supporto per molteplici varianti di modelli, gli sviluppatori hanno esattamente ciò di cui hanno bisogno per creare soluzioni di visione embedded scalabili e reattive.

YOLO di Ultralytics è stato un vero piacere da usare. La libreria Python è notevolmente fluida e coerente sia durante l'addestramento che durante l'inferenza... in pratica, l'integrazione nella nostra pipeline è stata incredibilmente semplice, il che è raro.

Il pacchetto Python di Ultralytics ci permette di addestrare modelli molto facilmente e rapidamente. Inoltre, la sua standardizzazione tra diversi modelli e nuove versioni di YOLO garantisce un alto grado di stabilità nel corso degli anni.

Integrare Ultralytics YOLO nella nostra piattaforma Instabase AI è stato un processo facile e indolore. Ha contribuito ad accelerare il calendario dei rilasci e ci ha permesso di fornire funzionalità di riconoscimento visivo degli oggetti ai nostri clienti.

Trasformano i dati visivi in insight azionabili con eccezionale precisione ed efficienza. Combinando Ultralytics YOLOv8 con il sensore IMX500 di SSS (Sony Semiconductor Solutions Corporation), questa partnership porta potenti funzionalità di AI on-device che migliorano il processo decisionale in tempo reale per le aziende che si affidano all'elaborazione di dati visivi ad alte prestazioni.

I modelli Ultralytics YOLO sono stati un ottimo abbinamento per le nostre Metis AI Processing Units (AIPUs). Sono facili da integrare, funzionano in modo efficiente e aiutano i nostri clienti a rendere operative in pochissimo tempo applicazioni di Vision AI di grande impatto all'edge.

In ALYCE, sfruttare Ultralytics ha rappresentato una svolta per l'addestramento dei nostri modelli, consentendoci di migliorare l'accuratezza dei dati, fornire una qualità senza pari ai nostri clienti e assisterli nei loro progetti di mobilità sostenibile.

I modelli Ultralytics YOLO hanno funzionato molto bene per noi in molti ambienti sottomarini diversi, dai siti di turbine mareomotrici ai porti e alle barriere coralline. L'accuratezza e l'affidabilità lo rendono uno strumento su cui facciamo molto affidamento nel nostro lavoro di monitoraggio ambientale in progetti di energia marina e di ricerca.

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

Normalmente, addestrare un modello di machine learning richiede un'enorme quantità di tempo e spesso devi aspettare due o tre giorni per l'inferenza e poi decidere se l'accuratezza è sufficiente. Ma con Ultralytics YOLO, possiamo addestrare il modello in un solo giorno, prendere decisioni rapidamente e imparare velocemente dai risultati. Una volta addestrato, possiamo anche migliorare il dataset per perfezionare ulteriormente le prestazioni.

I modelli YOLO di Ultralytics rappresentano una svolta nel settore dell'AI. I modelli YOLOv5 e YOLOv8 sono preferiti dagli sviluppatori per la loro facilità d'uso, prestazioni all'avanguardia e precisione. Abbinati a OpenVINO, questi modelli offrono il potenziale per le migliori prestazioni immediate su moderne CPU.