고객 성공 사례

"Ultralytics YOLO 모델은 Metis AI Processing Units(AIPU)에 매우 적합했습니다. 통합이 용이하고 효율적으로 실행되며 고객이 엣지에서 영향력 있는 Vision AI 애플리케이션을 즉시 실행할 수 있도록 지원합니다."

"STM32 마이크로컨트롤러에서 Ultralytics YOLO 모델의 성능은 엣지에서의 컴퓨터 비전에 대한 새로운 지평을 열어줍니다. 간소화된 통합과 다양한 모델 버전에 대한 지원을 통해 개발자는 확장 가능하고 반응성이 뛰어난 임베디드 비전 솔루션을 구축하는 데 필요한 모든 것을 갖추게 됩니다."

"Ultralytics를 통해 다른 모델에 비해 더 높은 정확도로 속도를 향상시킬 수 있었습니다. CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO와 같은 다양한 프레임워크와의 호환성은 R&D에서 가중치를 미세 조정하고 우리가 가진 하드웨어에 맞게 최적화하는 데 매우 유용했습니다."

일반적으로 머신 러닝 모델을 학습시키는 데 엄청난 시간이 소요되며 추론을 위해 2~3일을 기다린 다음 정확도가 충분한지 판단해야 하는 경우가 많습니다. 하지만 Ultralytics YOLO를 사용하면 단 하루 만에 모델을 학습시키고 신속하게 결정을 내리고 결과로부터 빠르게 학습할 수 있습니다. 학습이 완료되면 데이터 세트를 개선하여 성능을 더욱 향상시킬 수도 있습니다.

ALYCE에서 Ultralytics를 활용한 것은 모델 학습에 획기적인 변화를 가져왔으며, 데이터 정확도를 높이고 고객에게 최고의 품질을 제공하며 지속 가능한 모빌리티 프로젝트를 지원할 수 있게 되었습니다.

Ultralytics YOLOv8과 SSS(Sony Semiconductor Solutions Corporation)의 IMX500 센서를 결합하여 시각적 데이터를 탁월한 정확성과 효율성으로 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다. 이 파트너십은 고성능 시각적 데이터 처리에 의존하는 기업을 위해 강력한 온디바이스 AI 기능을 제공하여 실시간 의사 결정을 향상시킵니다.

이제 시작일 뿐입니다. Ultralytics YOLO를 통해 우리는 더 안전할 뿐만 아니라 더 스마트한 솔루션을 개발할 수 있는 기반을 갖추게 되었으며, 생명을 구하고 산업 안전 관리 방식을 혁신할 수 있는 실시간 통찰력을 제공할 수 있습니다.

Ultralytics YOLO를 Instabase AI 플랫폼에 통합하는 것은 쉽고 고통 없는 과정이었습니다. 릴리스 일정을 가속화하고 고객에게 시각적 객체 인식 기능을 제공하는 데 도움이 되었습니다.

Ultralytics의 YOLO 모델은 AI 산업의 판도를 바꾸는 기술입니다. YOLOv5 및 YOLOv8 모델은 사용 편의성, 최첨단 성능 및 정확성으로 인해 개발자들이 선호합니다. OpenVINO와 함께 사용하면 이러한 모델은 최신 CPU에서 최고의 기본 성능을 제공할 수 있습니다.