Ultralytics Platform: cinco ferramentas, uma plataforma de visão computacional

Hoje lançámos a Ultralytics Platform, a plataforma definitiva de ponta a ponta de visão computacional, concebida para simplificar a forma como os sistemas de IA de visão são desenvolvidos e implementados. Embora a visão computacional, uma área da inteligência artificial que permite às máquinas interpretar imagens e vídeos, já potencie muitos dos sistemas de que dependemos atualmente, desenvolver estas soluções tem sido tradicionalmente complexo.

Para muitos engenheiros de IA e programadores de machine learning, desenvolver uma aplicação de visão computacional ainda envolve alternar entre várias ferramentas ao longo do processo de desenvolvimento. Uma equipa pode gerir conjuntos de dados e anotações numa plataforma, executar o treino de modelos noutra e depender de serviços adicionais para testar previsões, acompanhar experiências e implementar sistemas em produção.

À medida que os projetos crescem, alternar entre ferramentas pode abrandar o desenvolvimento e aumentar a sobrecarga operacional. Em vez de se concentrarem na melhoria dos modelos e na criação de novas aplicações de visão computacional, as equipas passam frequentemente tempo a gerir fluxos de trabalho, a transferir dados entre ferramentas e a configurar a infraestrutura.

A Ultralytics Platform foi criada para simplificar e acelerar este processo. Ao reunir anotação, treino, validação, implementação e monitorização num único ambiente, substitui várias ferramentas em toda a stack de IA de visão por uma única plataforma de visão computacional, ajudando as equipas a criar e implementar sistemas de IA de visão escaláveis com maior eficiência.

Fig. 1. Um olhar sobre a preparação de conjuntos de dados com a Ultralytics Platform (Fonte)

Neste artigo, vamos explorar como a Ultralytics Platform substitui várias ferramentas por uma única plataforma unificada de visão computacional. Vamos começar!

O problema das várias ferramentas no desenvolvimento de visão computacional#

Criar uma solução de visão computacional envolve várias fases, desde a preparação dos conjuntos de dados até à implementação dos sistemas em produção. Em muitos casos, as equipas dependem de ferramentas diferentes para cada parte deste fluxo de trabalho, incluindo:

• Ferramentas de gestão de conjuntos de dados: As equipas utilizam estas ferramentas para armazenar e organizar imagens e vídeos que serão posteriormente usados como dados de treino para sistemas de visão computacional.
• Ferramentas de anotação: Estas plataformas permitem aos programadores e às equipas de dados etiquetar objetos, segmentos ou pontos-chave em imagens, para que os sistemas possam aprender padrões a partir dos dados visuais.
• Ferramentas e frameworks de treino de modelos: Os programadores dependem destas ferramentas para treinar sistemas de visão computacional utilizando conjuntos de dados anotados e modelos de deep learning, trabalhando frequentemente em frameworks de machine learning baseados em Python, como PyTorch e TensorFlow.
• Ferramentas de teste e inferência: Antes da implementação, as equipas executam modelos em novas imagens ou vídeos para verificar as previsões e avaliar o desempenho do sistema.
• Ferramentas de implementação e monitorização: Quando uma solução de IA de visão está pronta para ser lançada, é utilizada infraestrutura adicional para executar a aplicação em produção e monitorizar o seu desempenho ao longo do tempo.

Gerir estas ferramentas separadamente pode dificultar a coordenação dos fluxos de trabalho de desenvolvimento. As equipas acabam por passar tempo a transferir dados entre plataformas, manter integrações e configurar a infraestrutura, em vez de se concentrarem na melhoria das aplicações de visão computacional.

O que é uma plataforma de IA de visão de ponta a ponta?#

Antes de explorarmos as principais funcionalidades da Ultralytics Platform e aquilo que pode fazer, vamos compreender o que queremos dizer com uma plataforma de visão computacional de ponta a ponta.

Em termos simples, a Ultralytics Platform oferece um único local onde os programadores podem criar e executar aplicações de visão computacional. Em vez de dependerem de serviços separados para diferentes partes do processo de desenvolvimento, indivíduos e equipas podem trabalhar com dados visuais, treinar modelos e algoritmos, testar resultados e executar aplicações no mesmo ambiente.

Fig. 2. Testar um modelo na Ultralytics Platform (Fonte)

Esta abordagem facilita a experimentação por parte dos programadores, a melhoria dos sistemas e o avanço dos projetos, sem terem de alternar constantemente entre ferramentas.

Como a Ultralytics Platform simplifica o fluxo de trabalho de IA de visão#

A Ultralytics Platform foi desenvolvida ao longo de anos de trabalho próximo com a comunidade de visão computacional. As nossas conversas com programadores e equipas que criam sistemas de IA de visão continuaram a revelar alguns desafios comuns.

Por exemplo, uma preocupação importante era a anotação de dados, que pode consumir bastante tempo quando é necessário etiquetar grandes conjuntos de dados. Outro desafio surgia quando as equipas tentavam colocar os sistemas em produção, uma vez que implementar aplicações em diferentes ambientes e configurações de hardware exige frequentemente ferramentas adicionais.

Muitas equipas também lidam com a alternância entre ferramentas, uma vez que as ferramentas de anotação, os ambientes de treino e os sistemas de implementação estão frequentemente distribuídos por várias plataformas. A Ultralytics Platform resolve todas estas complicações com um conjunto de funcionalidades integradas.

Uma visão geral das principais funcionalidades da Ultralytics Platform#

Vamos então explorar algumas das principais funções da Ultralytics Platform que ajudam a simplificar estes desafios e o fluxo de trabalho geral de IA de visão:

• Anotação inteligente de dados: As ferramentas de anotação integradas ajudam as equipas a etiquetar conjuntos de dados mais rapidamente, com funcionalidades como a anotação inteligente baseada no Modelo de Segmentação Universal (SAM) e atalhos de teclado que simplificam os fluxos de trabalho de anotação.
• Treino integrado de modelos: Os programadores podem treinar modelos pré-treinados diretamente na plataforma, acompanhando experiências e monitorizando o desempenho através de dashboards interativos.
• Teste de inferência no browser: As equipas podem testar rapidamente as previsões no browser para avaliar o desempenho de um sistema antes de o implementarem em produção.
• Opções de implementação flexíveis: Os modelos podem ser exportados para 17 formatos diferentes ou implementados através de serviços de inferência partilhados e endpoints dedicados em 43 regiões globais.
• Monitorização integrada: A plataforma disponibiliza dashboards que ajudam as equipas a acompanhar os resultados das experiências, o desempenho do sistema e o estado das implementações num único local.

Dos dados brutos à implementação com a Ultralytics Platform#

À medida que aprendes mais sobre a Ultralytics Platform, podes perguntar-te como é, na prática, trabalhar com ela. Para teres uma ideia melhor, vamos percorrer um exemplo simples.

Imagina criar um sistema de inspeção visual para uma linha de produção. O objetivo é identificar automaticamente produtos danificados ou com defeito à medida que avançam pela produção.

O processo começa normalmente pela recolha de dados visuais. Com a nova plataforma de visão computacional da Ultralytics, podes carregar imagens ou vídeos de produtos da linha de produção e organizá-los em conjuntos de dados que serão utilizados para treinar um modelo de deteção de defeitos.

Em seguida, vem a anotação dos dados. Com as ferramentas de anotação manuais ou baseadas em IA integradas na plataforma, podes etiquetar defeitos diretamente nas imagens em 5 tarefas de deteção. A inovação por trás de funcionalidades como a anotação inteligente, baseada em SAM, e os modelos integrados de esqueletos de pose, que permitem colocar pontos-chave com um único clique, simplifica um fluxo de trabalho que, de outro modo, demoraria horas.

Quando o conjunto de dados estiver pronto, podes avançar para o treino do modelo. A plataforma permite treinar modelos de visão computacional, como os modelos Ultralytics YOLO, utilizando os dados etiquetados. Durante o treino, podes monitorizar métricas de desempenho, acompanhar experiências e otimizar modelos ao longo do tempo para melhorar o desempenho do sistema a partir de um único dashboard.

Após o treino, o passo seguinte é o teste e a validação. Podes executar previsões em novas imagens diretamente na plataforma para verificar o desempenho do sistema na deteção de defeitos e identificar áreas que possam exigir melhorias adicionais.

Por fim, quando o sistema apresentar um bom desempenho, pode ser implementado em produção. A Ultralytics Platform permite exportar modelos para vários formatos ou implementá-los através de serviços de inferência e endpoints, para que possam ser executados em ambientes reais.

Fig. 3. Um exemplo de exportação de modelos com a Ultralytics Platform (Fonte)

Ao suportar cada passo deste pipeline, a Ultralytics Platform facilita a passagem de dados visuais brutos para uma aplicação de visão computacional funcional, capaz de detetar automaticamente defeitos numa linha de produção.

Casos de uso baseados em IA de visão que podes criar com a Ultralytics Platform#

Na maioria das aplicações em que os dados visuais podem ser convertidos em informação e utilizados para automatizar processos, a visão computacional pode fazer a diferença. Isto aplica-se a vários setores, desde os cuidados de saúde à indústria automóvel, e a Ultralytics Platform foi desenvolvida para suportar esta versatilidade.

A plataforma suporta nativamente modelos de última geração, como o Ultralytics YOLO26, e uma variedade de tarefas de visão computacional, incluindo deteção de objetos, classificação de imagens, segmentação de instâncias, estimativa de pose e deteção de caixas delimitadoras orientadas (OBB). Graças a esta flexibilidade, os programadores podem criar aplicações para muitos cenários diferentes em que é necessário analisar imagens ou vídeos.

Por exemplo, as equipas podem criar sistemas para monitorização subaquática em tempo real em ambientes marinhos, contagem de células em investigação médica e biológica, acompanhamento da vida selvagem em ecossistemas remotos, ativação de sistemas de perceção para veículos autónomos e orientação de robots em ambientes complexos. E isto é apenas uma pequena parte do que é possível fazer com visão computacional.

Fig. 4. Anotar uma imagem para deteção de vida selvagem na Ultralytics Platform (Fonte)

Por que razão a Ultralytics Platform é o futuro da IA de visão#

À medida que a visão computacional se torna mais utilizada, é cada vez mais importante tornar o desenvolvimento de IA de visão mais acessível. Muitos programadores e organizações querem experimentar com dados visuais e criar aplicações de IA, mas as configurações de desenvolvimento tradicionais podem dificultar o início.

A Ultralytics Platform ajuda a reduzir estas barreiras ao disponibilizar um ambiente onde os programadores podem começar rapidamente a trabalhar com tecnologia de visão computacional. Em vez de passarem tempo a configurar a infraestrutura ou a integrar ferramentas diferentes, as equipas podem concentrar-se em experimentar ideias e criar aplicações práticas.

Esta acessibilidade permite que um conjunto mais vasto de programadores, investigadores e organizações explore a IA de visão. Como resultado, mais equipas podem transformar dados visuais em informações relevantes e criar aplicações que resolvem problemas do mundo real.

À medida que a IA de visão continua a expandir-se por vários setores, acreditamos que a Ultralytics Platform tornará o desenvolvimento mais acessível e desempenhará um papel fundamental na definição do futuro da visão computacional.

Começar a utilizar a Ultralytics Platform#

Começa a criar projetos de visão computacional com a Ultralytics Platform hoje mesmo. Podes explorar a plataforma através do plano gratuito, que inclui créditos de adesão para treino na cloud e acesso às ferramentas essenciais para gerir conjuntos de dados, anotar imagens, treinar modelos e implementar aplicações.

À medida que os teus projetos crescem, podes aumentar a utilização com planos adicionais que oferecem mais recursos computacionais, armazenamento, funcionalidades de colaboração e capacidade de implementação. A plataforma também utiliza um sistema de preços baseado em créditos para serviços como o treino na cloud e endpoints geridos, permitindo às equipas executar experiências e implementar aplicações, acompanhando de forma transparente a utilização.

Principais conclusões#

O processamento de imagens e a tecnologia de visão computacional estão a passar rapidamente de experiências de investigação para sistemas reais que alimentam a tecnologia quotidiana. A Ultralytics Platform ajuda a acelerar esta transição ao oferecer aos programadores uma forma mais simples de criar, testar e implementar aplicações de IA de visão. Com menos barreiras entre as ideias e a implementação, a próxima geração de soluções de visão computacional pode ser criada mais rapidamente do que nunca.

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