Prezent si affida ai modelli Ultralytics YOLO per rilevare gli elementi delle slide

Le presentazioni sono fondamentali per una comunicazione chiara nelle riunioni di lavoro, ma riprogettarle in modo che siano sia di impatto che informative può essere impegnativo. Prezent utilizza l'IA per rilevare e comprendere gli elementi delle diapositive come titoli, testo, immagini e grafici, garantendo che le diapositive riprogettate rimangano chiare, visivamente accattivanti e facili da seguire.

Durante i test di vari strumenti per il rilevamento degli elementi delle diapositive, Prezent ha scoperto che molti interrompevano i layout e le gerarchie delle informazioni, rendendo le presentazioni meno coese. Integrando i modelli Ultralytics YOLO, Prezent semplifica il processo, rendendo il rilevamento degli elementi delle diapositive più veloce, fluido e professionale con il minimo sforzo.

Rendere la riprogettazione delle slide più veloce e intelligente con l'AI

Prezent aiuta i dirigenti C-suite e i team aziendali a creare presentazioni chiare e professionali automatizzando il processo di riprogettazione. In origine, questo si basava su modelli manuali e sull'impegno umano, il che era lento e inefficiente. 

Per migliorare l'efficienza, Prezent si è rivolta all'AI e alla computer vision per automatizzare la formattazione delle diapositive preservando il layout originale. Utilizzando modelli di object detection, la loro piattaforma è ora in grado di rilevare e organizzare automaticamente il contenuto delle diapositive per un processo di riprogettazione più rapido e fluido con un input minimo da parte dell'utente. In questo modo, Prezent si assicura che le presentazioni rimangano chiare, visivamente accattivanti e facili da seguire.

‍L'ostacolo nella riprogettazione di diapositive basata sull'AI

Una presentazione eccezionale non riguarda solo le informazioni, ma anche la chiarezza, la struttura e l'impatto. Tuttavia, riprogettare manualmente le diapositive per renderle più coinvolgenti richiede tempo e impegno. Per i dirigenti C-suite e i team aziendali, che si affidano spesso alle presentazioni per le riunioni, il processo di riprogettazione lento e frustrante rappresentava una sfida importante.

Prezent si è prefissata di automatizzare la riprogettazione delle slide, ma c'era un ostacolo fondamentale: come rilevare e riorganizzare gli elementi delle slide mantenendo tutto al suo posto? Gli strumenti tradizionali potevano estrarre il testo, ma non riuscivano a riconoscere come titoli, immagini e grafici fossero disposti, spesso alterando il layout.

Inizialmente, Prezent utilizzava modelli di object detection open source, ma questi metodi presentavano delle limitazioni: bassa accuratezza (60-65%), tempi di elaborazione lenti e layout che necessitavano ancora di correzioni manuali. Per automatizzare veramente il processo, Prezent aveva bisogno di una soluzione di Vision AI più veloce e intelligente, in grado di rilevare accuratamente gli elementi delle diapositive e riprogettarli senza compromettere la struttura. È stato allora che si sono rivolti alla computer vision e all'IA per rendere il processo fluido.

La soluzione di Prezent basata sulla vision AI per il rilevamento degli elementi delle slide

Per automatizzare la riprogettazione delle diapositive mantenendo intatti i layout, Prezent ha integrato i modelli YOLO di Ultralytics nella sua piattaforma. I modelli YOLO di Ultralytics supportano varie attività di computer vision, incluso il rilevamento di oggetti. Le diapositive vengono convertite in immagini e YOLO rileva gli elementi chiave - titoli, caselle di testo, immagini e grafici - mantenendo intatto il layout originale. 

YOLO svolge un ruolo cruciale nell'estrazione del layout, aiutando Prezent a preservare la struttura e la gerarchia di ogni diapositiva, consentendo al contempo riprogettazioni rapide e automatizzate. Riconoscendo sia il testo che gli elementi visivi, YOLO aiuta a garantire che le presentazioni mantengano sia la loro funzionalità che un design curato. Grazie all'elevata precisione e all'elaborazione rapida, YOLO consente a Prezent di automatizzare il rilevamento degli elementi delle diapositive, riducendo la necessità di regolazioni manuali.

Perché scegliere i modelli YOLO di Ultralytics?

Prezent ha scelto i modelli Ultralytics YOLO perché possono essere addestrati più velocemente, sono più accurati e hanno una latenza inferiore rispetto ad altri modelli di Vision AI. Prezent ha scoperto che la maggior parte dei modelli impiegava dai due ai tre giorni per l'addestramento, rallentando le iterazioni e i miglioramenti. 

"Normalmente, l'addestramento di un modello di machine learning richiede un'enorme quantità di tempo e spesso bisogna aspettare da due a tre giorni per l'inferenza e poi decidere se l'accuratezza è sufficiente. Ma con YOLO, possiamo addestrare il modello in un solo giorno, prendere decisioni rapidamente e imparare velocemente dai risultati", afferma il Principal Data Scientist di Prezent.

Con YOLO, l'accuratezza di Prezent è aumentata dal 65% all'87% ed è stato in grado di perfezionare rapidamente i modelli e migliorare le prestazioni. Inoltre, le elevate velocità di inferenza di YOLO consentono l'elaborazione delle slide in meno di 10 secondi, garantendo l'automazione in tempo reale e una user experience senza interruzioni. Integrando YOLO, Prezent ha trovato una soluzione affidabile e scalabile per una riprogettazione efficiente e accurata delle slide.

Elaborazione delle slide in meno di 10 secondi con YOLO

Sfruttando i modelli Ultralytics YOLO, Prezent ha ridefinito il suo processo di riprogettazione delle slide rendendolo più veloce, efficiente e altamente preciso. La capacità di rilevare e organizzare automaticamente gli elementi delle slide ha garantito che le presentazioni mantenessero la loro struttura originale, la chiarezza e l'appeal visivo senza intervento manuale.

"Utilizzando Ultralytics YOLO, anche la velocità di elaborazione è superiore, in quanto possiamo fornire ai nostri clienti diapositive completamente elaborate in meno di 10 secondi. Il rapido tempo di addestramento e la bassa latenza sono stati fondamentali per semplificare il nostro flusso di lavoro e migliorare la qualità delle nostre riprogettazioni", ha condiviso il Principal Data Scientist di Prezent.

Grazie alle capacità di elaborazione in tempo reale di YOLO, Prezent è stata in grado di automatizzare completamente il rilevamento del layout delle slide, eliminando le inefficienze della riprogettazione manuale. I dirigenti e i team aziendali possono generare presentazioni professionali e raffinate all'istante, migliorando l'efficienza del flusso di lavoro e la user experience. Integrando la computer vision e l'IA, Prezent ha creato una soluzione scalabile e automatizzata che migliora sia la produttività che la qualità della presentazione.

La strada da percorrere per la computer vision nell'analisi dei documenti

Prezent vorrebbe che i modelli di computer vision migliorassero nella loro capacità di gestire layout più complessi e di fornire approfondimenti più dettagliati sulle strutture dei documenti. Ciò consentirebbe riprogettazioni delle slide più precise e accurate.

Un potenziale miglioramento è la capacità di raggruppare elementi correlati in sottocategorie. Tali informazioni aiuterebbero i modelli Vision AI a comprendere la gerarchia e le relazioni tra i componenti delle slide. Di conseguenza, le slide riprogettate sarebbero meglio strutturate, visivamente coerenti e più facili da seguire.

Nel complesso, Prezent ritiene che, con l'aumento della domanda di automazione e soluzioni basate sull'IA, i modelli di computer vision continueranno a evolversi per gestire compiti più complessi con maggiore accuratezza e velocità. 

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