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YOLO Vision Shenzhen
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Intel YOLO Ultralytics YOLO を導入しIntel 高性能な推論Intel

Ultralytics Intel とUltralytics Intel CPU、NPU、GPUの性能を活かした高性能な推論Intel 。

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Intel YOLO Ultralytics YOLO を導入しIntel 高性能な推論Intel

Intelについて

Intel Nasdaq: INTC）は、世界の進歩を促進し、人々の生活を豊かにする、世界を変えるテクノロジーを生み出す業界のリーダーです。Intel 、顧客が直面する最大の課題の解決を支援するため、半導体の設計と製造をIntel 進化させています。クラウド、ネットワーク、エッジ、そしてあらゆるコンピューティングデバイスにインテリジェンスを組み込み、ビジネスと社会を変革しています。


OpenVINO™は、精度を維持しつつハードウェアの利用を最適化し、低遅延かつ高スループットでAI推論を高速化するオープンソースのツールキットです。コンピュータビジョン、大規模言語モデル、生成AIにわたるAI開発とディープラーニングの統合を効率化します。

YOLOを選ぶ理由は？

比類なきパフォーマンスと効率性をUltralytics YOLO を導入

Ultralytics YOLO向けに最適化されています

Intel全デバイスラインナップにおいて、最大のスループットと最小のレイテンシを実現。

Edgeネイティブのパフォーマンス

FP32、FP16、INT8に対応したエッジYOLO 。精度を犠牲にする必要はありません。

リアルタイム推論

主要なYOLO すべてにおいて10ミリ秒未満の推論を実現。Intel 、GPU、およびNPU上で検証済み。

総所有コストの低減

既存のIntel での推論。精度を損なうことなく、コストを削減。

簡単な統合

Ultralytics Python またはCLIを使えば、数分でセットアップが完了します。APIもワークフローも従来通りです。

将来を見据えた

常に最新のYOLO とIntel に対応しています。パイプラインの再構築は不要です。

包括的なソリューション

UltralUltralyticsでトレーニング

Ultralytics業界をリードするプラットフォームで、独自のYOLO 構築・改良しましょう。Ultralytics YOLOv8 、最先端のアーキテクチャ、厳選されたデータセット、そして強力な最適化ツールをご利用いただけます。これらはすべて、より迅速に本番環境へ移行できるよう設計されています。

OpenVINO でエクスポート

たった1つのOpenVINO 、学習済みのモデルをOpenVINO に変換・量子化できます。このエクスポート処理により、ネットワークトポロジー、重み、tensor を含む最適化されたモデルパッケージが生成され、あらゆるIntel 上でより高速に実行できるようになります。

Intel にデプロイする

統一されたAPIを使用して、Intel 、統合GPU、ディスクリートGPU、およびNPU上で推論を実行できます。コードの書き換えやハードウェア固有のコードは不要で、デプロイ先を問わず、一貫した高速なパフォーマンスを実現します。
OpenVINO でエクスポート

技術統合

Ultralytics とIntel とのシームレスな統合
対応機種
サポートされているタスク
パフォーマンスベンチマーク
使用例

Ultralytics YOLOv8

8

YOLOv8 性能がYOLOv8 、セグメンテーション、分類、姿勢推定といったタスクが新たにサポートされました。

YOLOv8n
YOLOv8s
YOLOv8m

+22

Ultralytics YOLO11

11

YOLO11 、ユーザーが慣れ親しんだコンピュータビジョンタスクYOLO11 、より高い精度、正確性、および処理速度を実現します。

YOLO11n
YOLO11s
YOLO11m

+22

Ultralytics YOLO26

26

YOLO26は、より軽量で小型、かつ高速なモデルであり、そのナノ版は標準的なCPU上で最大43%高速な推論性能を発揮します。

YOLO26n
ヨロ26s
YOLO26m

+22

物体検出

画像または動画内のオブジェクトを、軸に沿ったバウンディングボックスでdetectします。

インスタンスセグメンテーション

フレーム内のオブジェクトを強調表示するピクセル精度のマスクを作成します。

画像分類

画像全体に1つまたは複数のラベルを割り当てます。

ポーズ推定

身体の位置監視のために、身体のキーポイントをdetectし、ラベル付けします。

バウンディングボックスによるオブジェクト検出

角度を考慮したバウンディングボックスで、回転したオブジェクトをdetectします。
黄色の安全ベストとヘルメットを着用した2人の倉庫作業員が積み重ねられた木製パレットを検査しています。
ブドウの房に実った紫色のブドウが、一粒一粒の輪郭が強調されて描かれており、インスタンスセグメンテーションを示しています。
「欠陥なし」と表示された生産ライン上のボトル。これは、製造工程における自動欠陥検出を示している。
水辺にいるシマウマ。体にはキーポイントが重ねて表示されており、姿勢推定を示している。
トラックやショベルカーがバウンディングボックスで強調表示された建設現場の空撮画像。オブジェクトの検出と追跡を示している。

Intel におけるモデルの性能

Ultralytics YOLO 、Intel 、GPU、NPUでどのようなパフォーマンスを発揮するかをご覧ください。

ドキュメントを読む
Intel にデプロイする
Python
CLI
from ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26n PyTorch model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Export the model
model.export(format="openvino")  # creates 'yolo26n_openvino_model/'
# Load the exported OpenVINO model
ov_model = YOLO("yolo26n_openvino_model/")
# Run inference
results = ov_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Run inference with specified device, available devices: ["intel:gpu", "intel:npu", "intel:cpu"]
results = ov_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg", device="intel:gpu")

# Export a YOLO26n PyTorch model to OpenVINO format
yolo export model=yolo26n.pt format=openvino # creates 'yolo26n_openvino_model/'
# Run inference with the exported model
yolo predict model=yolo26n_openvino_model source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
# Run inference with specified device, available devices: ["intel:gpu", "intel:npu", "intel:cpu"]
yolo predict model=yolo26n_openvino_model source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' device="intel:gpu"

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Intelを使い始める

OpenVINO Intel OpenVINO YOLOを展開するための完全ガイド。
OpenVINO Intel OpenVINO YOLOを展開するための完全ガイド。

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OpenVINO Intel OpenVINO YOLOを展開するための完全ガイド。

詳細はこちら
OpenVINO YOLO Ultralytics YOLO 最適化しOpenVINO Intel PC上で高速かつリアルタイムな推論OpenVINO 。

Intel PCYOLO の実行

OpenVINO YOLO Ultralytics YOLO 最適化しOpenVINO Intel PC上で高速かつリアルタイムな推論OpenVINO 。

詳細はこちら
Intel ステージにIntel 、Ultralytics YOLO OpenVINO YOLO OpenVINO を紹介する様子をご覧ください。

YOLO ビジョン2025 ロンドン

Intel ステージにIntel 、Ultralytics YOLO OpenVINO YOLO OpenVINO を紹介する様子をご覧ください。

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