Знакомство с корпоративными моделями Ultralytics YOLO11

На YOLO Vision 2024 (YV24), главном гибридном мероприятии Ultralytics, была объявлена важная новость — представлены корпоративные модели Ultralytics YOLO11. Эти модели представляют следующий этап развития компьютерного зрения, объединяя инновационную архитектуру моделей YOLO11 с открытым исходным кодом и собственный датасет, чтобы обеспечить непревзойдённую производительность для бизнеса.

Корпоративные модели YOLO11 сохраняют передовую архитектуру моделей YOLO11 с открытым исходным кодом, используя при этом собственный датасет, содержащий более 1,2 миллиона тщательно отобранных изображений. На протяжении последнего года команда Ultralytics неустанно работала над созданием этих моделей, сосредоточившись на разработке решений, отвечающих конкретным потребностям бизнеса.

Корпоративные модели Ultralytics YOLO11 ориентированы на точность, масштабируемость и универсальность. Они обеспечивают более высокую надёжность и стабильную производительность даже в сложных коммерческих средах крупного масштаба. В этой статье мы рассмотрим, чем корпоративные модели YOLO11 отличаются от других, как они создавались с учётом потребностей бизнеса и какие преимущества даёт выбор лицензированного решения для коммерческого применения.

Корпоративные модели Ultralytics YOLO11: революция в ИИ для компьютерного зрения#

Корпоративные модели Ultralytics YOLO11 разработаны для поддержки одной из ключевых задач компьютерного зрения: обнаружения объектов. Обнаружение объектов позволяет машинам находить и идентифицировать объекты на изображениях или видео. Эта технология применяется во многих сферах, включая аналитику розничной торговли, диагностику в здравоохранении и промышленный мониторинг. Кроме того, эти модели поддерживают вывод в реальном времени и могут мгновенно предоставлять обратную связь и аналитические данные.

Рис. 1. Примеры использования корпоративных моделей Ultralytics YOLO11 для обнаружения объектов.

Чтобы удовлетворить широкий спектр потребностей, корпоративные модели Ultralytics YOLO11 представлены в пяти вариантах:

• Nano и Small: лёгкие модели, оптимизированные для граничных устройств ИИ и развёртывания в условиях ограниченного энергопотребления.
• Medium: сбалансированные модели, обеспечивающие оптимальное сочетание производительности и эффективности для большинства бизнес-приложений.
• Large и X: высокопроизводительные модели, предназначенные для сложных операций крупного масштаба.

Работаешь ли ты над быстрым развёртыванием с низким энергопотреблением или обрабатываешь обширные датасеты, корпоративные модели YOLO11 созданы для решения поставленной задачи.

Отвечая на вопрос о новых корпоративных моделях, Glenn Jocher поделился своим мнением: «Ultralytics YOLO11 Enterprise берёт всё, что мы создали на основе YOLO11, и выводит это на новый уровень. Благодаря нашему собственному датасету эти модели стали точнее, надёжнее и функциональнее, чем когда-либо прежде. Я с нетерпением жду, какие невероятные приложения люди создадут с их помощью. Это важный момент для нас и значимый первый шаг к предоставлению передовых возможностей компьютерного зрения, которыми легко пользоваться».

Чем отличаются корпоративные модели Ultralytics YOLO11?#

Корпоративные модели Ultralytics YOLO11 развивают сильные стороны модели YOLO11 с открытым исходным кодом. Ниже кратко перечислены ключевые особенности корпоративных моделей YOLO11:

• Точность корпоративного уровня: повышенная уверенность в предсказаниях снижает количество ложноположительных и ложноотрицательных результатов, обеспечивая надёжные результаты в реальных приложениях.
• Обучение на обширном датасете: корпоративные модели Ultralytics YOLO11 обучены на собственном датасете, содержащем более 1,2 миллиона тщательно отобранных изображений.
• Почти в 4 раза больше классов: корпоративные модели Ultralytics YOLO11 поддерживают 313 классов объектов по сравнению с 80 классами в датасете COCO с открытым исходным кодом.

Почему повышенная уверенность так важна? При обнаружении объектов ограничивающая рамка — это прямоугольник, нарисованный вокруг объекта для обозначения его местоположения на изображении, а оценка уверенности показывает, насколько модель уверена в том, что ограничивающая рамка содержит настоящий объект. Более высокие оценки уверенности означают меньше ошибок, таких как ложноположительные результаты (обнаружение отсутствующего объекта) и ложноотрицательные результаты (необнаружение присутствующего объекта). Это гарантирует, что ограничивающие рамки будут не только точными, но и более надёжными для применения в реальных условиях.

Рис. 2. Обнаружение объектов с помощью корпоративных моделей Ultralytics YOLO11.

Ещё одно важное улучшение корпоративных моделей — способность обнаруживать больше экземпляров объектов на изображениях, даже в сложных ситуациях. Например, представь изображение с десятью различными объектами: людьми, спортивным инвентарём, фруктами и так далее. Корпоративные модели лучше обнаруживают все десять объектов и не пропускают их. Другим моделям, напротив, может быть сложно обнаружить все отдельные объекты на изображении. Благодаря этому корпоративные модели особенно ценны для приложений, требующих высокой точности и надёжности.

Рис. 3. Результаты выполнения вывода с использованием корпоративных моделей Ultralytics YOLO11.

Преимущества корпоративных моделей Ultralytics YOLO11#

Корпоративные модели Ultralytics YOLO11 — это не просто обновление: они созданы с учётом конкретных потребностей современного бизнеса. Вот что отличает их от других решений:

• Полные коммерческие права: лицензия Ultralytics Enterprise позволяет компаниям интегрировать корпоративные модели YOLO11 в свои продукты и сервисы без лицензионных или юридических ограничений.
• Расширенная масштабируемость: эти модели созданы для работы в сложных коммерческих средах и превосходно справляются с высоконагруженными приложениями, такими как аналитика розничной торговли, диагностика в здравоохранении и промышленный мониторинг, обеспечивая стабильную производительность независимо от масштаба.
• Возможности кастомизации: предварительно обученные на надёжном датасете модели можно дообучить на собственных данных, получив хорошую основу для конкретных сценариев использования и оптимальную производительность.

Рис. 4. Корпоративные модели Ultralytics YOLO11 можно дообучить для использования в различных приложениях.

Возможно, ты спросишь: модели с открытым исходным кодом тоже можно дообучать, так зачем выбирать корпоративные модели? Поскольку корпоративные модели Ultralytics YOLO11 обучены на большем количестве изображений и классов объектов по сравнению с моделями с открытым исходным кодом, они обеспечивают гораздо более качественную основу для дальнейшей разработки.

Благодаря улучшенному предварительному обучению клиенты, дообучая эти модели на собственных датасетах, получают более высокую производительность, адаптированную к их конкретным потребностям. Начиная с модели, которая уже обладает более широким и глубоким пониманием разнообразных данных, компании могут проще адаптировать её под свои задачи и в итоге создавать более точные и надёжные решения.

Почему Ultralytics YOLO11 Enterprise — лицензированное решение#

Корпоративные модели YOLO11 разработаны специально с учётом уникальных требований реальных приложений. Они предлагают расширенные функции и возможности, выходящие за рамки доступных в моделях YOLO11 с открытым исходным кодом. Выбирая лицензированный подход, Ultralytics может гарантировать оптимизацию этих моделей для корпоративного использования, а также необходимую для крупномасштабных операций гибкость и надёжность.

Этот подход также отражает стремление предоставлять высококачественные инструменты и одновременно поддерживать постоянные инновации. Лицензирование позволяет Ultralytics продолжать совершенствовать модели, предоставлять компаниям регулярные обновления и обеспечивать безопасную основу для развёртывания ИИ в коммерческих средах. Такой баланс доступности и безопасности помогает гарантировать эффективное и ответственное применение технологий, создавая ценность для компаний без ущерба для добросовестности.

Как начать работу с корпоративными моделями Ultralytics YOLO11#

Лицензия Ultralytics YOLO11 Enterprise предоставляет полный доступ ко всем пяти размерам моделей — Nano, Small, Medium, Large и X, — позволяя выбрать подходящую модель для конкретного приложения. Нужна ли тебе лёгкая производительность для граничных устройств или высокая вычислительная мощность для сложных задач, лицензия охватывает все эти варианты.

Помимо моделей, лицензия также включает доступ к передовым инструментам ИИ, таким как индивидуальные варианты развёртывания, специализированная поддержка, регулярные обновления и возможность встраивать модели Ultralytics YOLO11 в свои коммерческие продукты и сервисы. Эти функции помогут получить максимум от твоих решений на основе ИИ, обеспечивая плавную и эффективную интеграцию с учётом потребностей бизнеса.

Готов начать? Выполни следующие простые шаги:

1. Заполни форму запроса лицензии: укажи сведения о сценарии использования, предпочтениях по развёртыванию и требованиях.
2. Работай с нашей командой: после отправки формы наша команда проведёт тебя через процесс лицензирования и обеспечит плавное начало работы.
3. Интегрируй и создавай новое: получи доступ к моделям, легко разверни их и начни преобразовывать свой бизнес с помощью компьютерного зрения.

Готов вывести свои проекты в области ИИ на новый уровень?#

Корпоративные модели Ultralytics YOLO11 созданы, чтобы сделать передовые технологии компьютерного зрения доступными и надёжными для бизнеса. Благодаря улучшенной точности, гибкости и масштабируемости они адаптированы к реальным требованиям таких отраслей, как розничная торговля, здравоохранение и производство.

Предлагая эти модели по лицензии, Ultralytics выводит YOLO11 на новый уровень. Корпоративные модели YOLO11 не только более устойчивы, но и способны уверенно и надёжно справляться со сложными сценариями. Будь то вывод в реальном времени или решение разнообразных задач обнаружения объектов, корпоративные модели YOLO11 созданы для бесшовной работы ИИ в компьютерном зрении.

Интересуешься ИИ? Оставайся на связи с нашим сообществом, чтобы продолжать учиться! Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в таких отраслях, как производство и здравоохранение. 🚀