Soluzioni di IA concrete per tutti i settori

Ultralytics YOLO è un componente chiave della pipeline di computer vision di SK Godelius insieme al rilevamento multimodale, offrendoci la precisione per identificare esattamente quali parti si stanno guastando, garantendo la sicurezza dei lavoratori e la coerenza delle nostre ispezioni.

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

I modelli Ultralytics YOLO sono semplici, accurati e flessibili. Questo ci ha aiutato a ridurre il tempo di pattugliamento 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 una frazione dei dati. Questa combinazione di accuratezza e dimensioni ridotte è esattamente ciò di cui hanno bisogno i nostri ambienti.

Volevamo migliorare l'accuratezza con cui il nostro modello riusciva a classificare classi di materiali eterogenee, riducendo al contempo la quantità di lavoro manuale richiesta al nostro team. Il passaggio a Ultralytics YOLO è stato fondamentale per ottenere questi miglioramenti delle prestazioni.

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

Abbiamo apprezzato molto l'infrastruttura che Ultralytics offre per l'addestramento e ci è piaciuto soprattutto quanto sia facile iniziare a usarla. È stato tutto semplice, in particolare quando abbiamo creato il nostro dataset ed eseguito la 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 molto solida. Insieme all'inferenza rapida, ci consente di elaborare rapidamente le immagini e fornire feedback in tempo reale nei cantieri.

Con Ultralytics, siamo riusciti a migliorare la velocità ottenendo una maggiore accuratezza rispetto ad altri modelli. La compatibilità con diversi framework - CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO - è stata estremamente utile per ottimizzare i pesi durante la ricerca e sviluppo e poi adattarli all'hardware disponibile.

Stiamo appena iniziando a esplorare le possibilità. 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 il modo in cui viene gestita la sicurezza industriale.

Realizziamo robot dotati di visione artificiale che prelevano e posizionano ingredienti sulle linee di produzione alimentare. La manipolazione robotica richiede una precisione inferiore al centimetro e i modelli Ultralytics YOLO sono eccellenti nel fornire questo livello di accuratezza.

Le prestazioni dei modelli Ultralytics YOLO sui nostri microcontrollori STM32 aprono nuovi orizzonti per la visione artificiale all'edge. Grazie a un'integrazione ottimizzata e al supporto per diverse varianti di modello, gli sviluppatori hanno tutto ciò che serve per creare soluzioni di visione integrata scalabili e reattive.

YOLO di Ultralytics è stato davvero un piacere da usare. La libreria Python è straordinariamente fluida e coerente sia durante l'addestramento sia durante l'inferenza… in pratica, l'integrazione nella nostra pipeline è stata sorprendentemente priva di attriti, cosa rara.

Il pacchetto Python di Ultralytics ci consente di addestrare i modelli in modo molto semplice e veloce. Inoltre, la sua standardizzazione tra modelli diversi e nuove versioni di YOLO garantisce un elevato grado di stabilità nel corso degli anni.

Integrare Ultralytics YOLO nella nostra piattaforma Instabase AI è stato un processo semplice e senza difficoltà. 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 accuratezza ed efficienza eccezionali. Combinando Ultralytics YOLOv8 con il sensore IMX500 di SSS (Società Sony di soluzioni per semiconduttori), questa collaborazione porta potenti funzionalità di AI direttamente sul dispositivo, migliorando il processo decisionale in tempo reale delle aziende che si affidano all'elaborazione di dati visivi ad alte prestazioni.

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 pochissimo tempo applicazioni di AI per la visione all'edge con un impatto concreto.

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

I modelli Ultralytics YOLO hanno funzionato molto bene per noi in numerosi ambienti subacquei, dai siti di turbine mareomotrici ai porti e alle barriere coralline. L'accuratezza e l'affidabilità ci portano a fare grande affidamento su di essi nel monitoraggio ambientale dei nostri progetti nel settore dell'energia marina e della ricerca.

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

Normalmente, 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 velocemente dai risultati. Una volta addestrato, possiamo anche migliorare il dataset per aumentare ulteriormente le prestazioni.

I modelli YOLO di Ultralytics stanno trasformando il settore dell'AI. I modelli YOLOv5 e YOLOv8 sono apprezzati dagli sviluppatori per la loro facilità d'uso, le prestazioni all'avanguardia e l'accuratezza. Abbinati a OpenVINO, questi modelli offrono il potenziale per ottenere le migliori prestazioni immediate sulle moderne CPU.