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Descubra como a Ultralytics substitui cinco ferramentas por uma única plataforma de visão computacional para anotação, treino de modelos, testes e implementação.
Expanda os seus projetos de visão computacional com Ultralytics
Hoje, lançámos Ultralytics , a plataforma de visão computacional completa e de ponta, concebida para simplificar a forma como os sistemas de IA de visão são criados e implementados. Embora a visão computacional, um campo da inteligência artificial que permite às máquinas interpretar imagens e vídeos, já esteja na base de muitos sistemas dos quais dependemos atualmente, a criação destas soluções tem sido, tradicionalmente, complexa.
Para muitos engenheiros de IA e programadores de aprendizagem automática, a criação de uma aplicação de visão computacional ainda implica 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 recorrer a serviços adicionais para testar previsões, acompanhar experiências e implementar sistemas em produção.
À medida que os projetos crescem, a mudança de ferramentas pode atrasar o desenvolvimento e aumentar os custos operacionais. Em vez de se concentrarem em melhorar os modelos e criar novas aplicações de visão computacional, as equipas dedicam frequentemente tempo a gerir fluxos de trabalho, a transferir dados entre ferramentas e a configurar a infraestrutura.
Ultralytics foi criada para simplificar e acelerar este processo. Ao reunir anotação, treino, validação, implementação e monitorização num único ambiente, substitui várias ferramentas da pilha de IA de visão por uma única plataforma de visão computacional, ajudando as equipas a criar e implementar sistemas de IA de visão escaláveis de forma mais eficiente.
Fig. 1. Uma visão geral da preparação do conjunto de dados utilizando a Ultralytics (Fonte)
Neste artigo, vamos explorar como Ultralytics substitui várias ferramentas por uma única plataforma unificada de visão computacional. Vamos começar!
O problema da ferramenta multifuncional no desenvolvimento da visão computacional
A criação de uma solução de visão computacional envolve várias etapas, desde a preparação de conjuntos de dados até à implementação dos sistemas em produção. Em muitos casos, as equipas recorrem a diferentes ferramentas para cada parte deste fluxo de trabalho, entre as quais se incluem:
Ferramentas de gestão de conjuntos de dados: As equipas utilizam estas ferramentas para armazenar e organizar imagens e vídeos que serão posteriormente utilizados como dados de treino para sistemas de visão computacional.
Ferramentas de anotação: Estas plataformas permitem que os programadores e as equipas de dados identifiquem objetos, segmentos ou pontos-chave nas imagens, para que os sistemas possam aprender padrões a partir dos dados visuais.
Ferramentas e estruturas de treino de modelos: Os programadores recorrem a estas ferramentas para treinar sistemas de visão computacional utilizando conjuntos de dados anotados e modelos de aprendizagem profunda, trabalhando frequentemente com estruturas de aprendizagem automática Python, como PyTorch TensorFlow.
Ferramentas de teste e inferência: Antes da implementação, as equipas executam os modelos em novas imagens ou vídeos para verificar as previsões e avaliar o desempenho do sistema.
Ferramentas de implementação e monitorização: Assim que uma solução de IA para 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.
A gestão separada destas ferramentas pode tornar os fluxos de trabalho de desenvolvimento mais difíceis de coordenar. As equipas acabam por perder tempo a transferir dados entre plataformas, a manter integrações e a configurar a infraestrutura, em vez de se concentrarem no aperfeiçoamento das aplicações de visão computacional.
O que é uma plataforma de IA para visão de ponta a ponta?
Antes de nos debruçarmos sobre as principais funcionalidades Ultralytics e o que ela permite fazer, vamos compreender o que entendemos por uma plataforma de visão computacional de ponta a ponta.
Em suma, Ultralytics oferece um único local onde os programadores podem criar e executar aplicações de visão computacional. Em vez de dependerem de serviços distintos para as diferentes fases do processo de desenvolvimento, os indivíduos e as equipas podem trabalhar com dados visuais, treinar modelos e algoritmos, testar resultados e executar aplicações no mesmo ambiente.
Esta abordagem facilita aos programadores a realização de experiências, a melhoria dos seus sistemas e o avanço dos projetos sem terem de alternar constantemente entre ferramentas.
Como Ultralytics simplifica o fluxo de trabalho da IA de visão
Ultralytics foi moldada por anos de trabalho em estreita colaboração com a comunidade de visão computacional. As nossas conversas com programadores e equipas que desenvolvem sistemas de IA de visão revelaram repetidamente alguns desafios comuns.
Por exemplo, uma das principais preocupações era a anotação de dados, que pode demorar bastante tempo quando é necessário rotular grandes conjuntos de dados. Outro desafio surgiu quando as equipas tentaram colocar os sistemas em produção, onde a implementação de aplicações em diferentes ambientes e configurações de hardware requer frequentemente ferramentas adicionais.
Muitas equipas também enfrentam o problema da 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. Ultralytics resolve todas estas complicações com um conjunto de funcionalidades integradas.
Uma visão geral das principais funcionalidades Ultralytics
Vamos, então, explorar algumas das principais funcionalidades Ultralytics que ajudam a simplificar estes desafios e a otimizar o fluxo de trabalho global de IA:
Anotação inteligente de dados: As ferramentas de anotação integradas ajudam as equipas a rotular conjuntos de dados mais rapidamente com funcionalidades como a anotação inteligente, baseada no Segment Anything Model (SAM), e atalhos de teclado que simplificam os fluxos de trabalho de anotação.
Formação de modelos integrada: Os programadores podem treinar modelos pré-treinados diretamente na plataforma, ao mesmo tempo que acompanham as experiências e monitorizam o desempenho através de painéis interativos.
Testes de inferência no navegador: as equipas podem testar rapidamente as previsões no navegador para avaliar o desempenho de um sistema antes de o implementar em produção.
Opções de implementação flexíveis: Os modelos podem ser exportados para 17 formatos diferentes ou implementados através de serviços de inferência partilhados e pontos de extremidade dedicados em 43 regiões globais.
Monitorização integrada: A plataforma disponibiliza painéis que ajudam as equipas track os resultados track , o desempenho do sistema e o estado da implementação num único local.
Desde os dados brutos até à implementação com Ultralytics
À medida que for conhecendo melhor Ultralytics , poderá questionar-se sobre como é, na prática, trabalhar com ela. Para ter uma ideia mais clara, vamos analisar um exemplo simples.
Considere a criação de um sistema de inspeção visual para uma linha de produção. O objetivo é identificar automaticamente produtos danificados ou com defeito à medida que estes avançam pelo processo de produção.
O processo começa normalmente com a recolha de dados visuais. Utilizando a nova plataforma de visão computacional Ultralytics, é possível 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.
Segue-se a anotação de dados. Com as ferramentas de anotação manuais ou baseadas em IA integradas na plataforma, é possível marcar defeitos diretamente nas imagens em 5 tarefas de deteção. A inovação por trás de funcionalidades como a anotação inteligente, com tecnologia SAM, e os modelos de esqueleto de pose integrados, que permitem colocar pontos-chave com um único clique, agiliza um fluxo de trabalho que, de outra forma, levaria horas.
Assim que o conjunto de dados estiver pronto, pode avançar para o treino do modelo. A plataforma permite treinar modelos de visão computacional, como YOLO Ultralytics , utilizando os dados rotulados. Durante o treino, pode monitorizar métricas de desempenho, track e otimizar modelos ao longo do tempo para melhorar o desempenho do sistema a partir de um único painel de controlo.
Após o treino, o passo seguinte é a verificação e a validação. Pode realizar previsões em novas imagens diretamente na plataforma para verificar a eficácia com que o sistema deteta defeitos e identificar áreas onde possam ser necessárias melhorias adicionais.
Por fim, quando o sistema apresenta um bom desempenho, pode ser implementado em produção. Ultralytics permite exportar modelos para vários formatos ou implementá-los através de serviços de inferência e pontos finais, para que possam ser executados em ambientes reais.
Fig. 3. Um exemplo de exportação de modelos com a Ultralytics (Fonte)
Ao apoiar cada etapa deste fluxo de trabalho, Ultralytics facilita a transição de dados visuais brutos para uma aplicação de visão computacional funcional, capaz de detect automaticamente numa linha de produção.
Casos de utilização baseados em IA de visão que pode criar com Ultralytics
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 todos os setores, desde os cuidados de saúde até à indústria automóvel, e Ultralytics foi concebida para dar resposta a esta versatilidade.
A plataforma suporta nativamente modelos de última geração, como Ultralytics , e uma variedade de tarefas de visão computacional, incluindo deteção de objetos, classificação de imagens, segmentação de instâncias, estimativa de poses e deteção de caixas delimitadoras orientadas (OBB). Graças a esta flexibilidade, os programadores podem criar aplicações para diversos cenários em que seja necessário analisar imagens ou vídeos.
Por exemplo, as equipas podem criar sistemas para monitorização subaquática em tempo real em ambientes marinhos, contagem de células na investigação médica e biológica, rastreamento de vida selvagem em ecossistemas remotos, implementação de sistemas de perceção para veículos autónomos e orientação de robôs em ambientes complexos. E isto é apenas uma amostra do que é possível fazer com a visão computacional.
Fig. 4. Anotação de uma imagem para deteção de vida selvagem na Ultralytics (Fonte)
Por que Ultralytics é o futuro da IA visual
À medida que a visão computacional se torna cada vez mais utilizada, tornar o desenvolvimento de IA de visão mais acessível está a tornar-se cada vez mais importante. Muitos programadores e organizações pretendem experimentar com dados visuais e criar aplicações de IA, mas as configurações de desenvolvimento tradicionais podem dificultar os primeiros passos.
Ultralytics ajuda a reduzir essas barreiras, proporcionando um ambiente onde os programadores podem começar rapidamente a trabalhar com tecnologia de visão computacional. Em vez de perderem tempo a configurar infraestruturas ou a integrar diferentes ferramentas, as equipas podem concentrar-se em testar ideias e criar aplicações práticas.
Esta acessibilidade abre as portas a um leque mais alargado de programadores, investigadores e organizações para explorarem a IA visual. Consequentemente, mais equipas podem transformar dados visuais em informações significativas e criar aplicações que resolvam problemas do mundo real.
À medida que a IA de visão continua a expandir-se por todos os setores, acreditamos que a Ultralytics tornará o desenvolvimento mais acessível e desempenhará um papel fundamental na definição do futuro da visão computacional.
Introdução à Ultralytics
Comece hoje mesmo a desenvolver projetos de visão computacional com Ultralytics . Pode explorar a plataforma através do plano gratuito, que inclui créditos de inscrição para treino na nuvem e acesso às principais ferramentas para gerir conjuntos de dados, anotar imagens, treinar modelos e implementar aplicações.
À medida que os seus projetos crescem, pode expandir a sua utilização com planos adicionais que oferecem mais recursos de computação, armazenamento, funcionalidades de colaboração e capacidade de implementação. A plataforma também utiliza um sistema de preços baseado em créditos para serviços como formação em nuvem e terminais geridos, permitindo que as equipas realizem experiências e implementem aplicações, mantendo simultaneamente track transparente track utilização.
Principais conclusões
A tecnologia de processamento de imagens e visão computacional está a passar rapidamente de experiências de investigação para sistemas reais que impulsionam a tecnologia do dia-a-dia. Ultralytics ajuda a acelerar esta transição, oferecendo aos programadores uma forma mais simples de criar, testar e implementar aplicações de IA de visão. Com menos obstáculos entre as ideias e a implementação, a próxima geração de soluções de visão computacional pode ser desenvolvida mais rapidamente do que nunca.
