Ultralytics Platform: Пять инструментов, одна платформа компьютерного зрения

Сегодня мы запустили Ultralytics Platform — совершенную комплексную платформу компьютерного зрения, разработанную для упрощения создания и развертывания систем Vision AI. Хотя компьютерное зрение — область искусственного интеллекта, позволяющая машинам интерпретировать изображения и видео — уже лежит в основе многих систем, на которые ты полагаешься сегодня, создание подобных решений традиционно было сложным процессом.

Для многих AI-инженеров и разработчиков в области машинного обучения создание приложения компьютерного зрения все еще подразумевает переключение между несколькими инструментами на протяжении всего процесса разработки. Команда может управлять наборами данных и разметкой на одной платформе, запускать обучение моделей на другой и полагаться на дополнительные сервисы для тестирования предсказаний, отслеживания экспериментов и развертывания систем в продакшн.

По мере роста проектов переключение между инструментами может замедлить разработку и увеличить операционные расходы. Вместо того чтобы фокусироваться на улучшении моделей и создании новых приложений компьютерного зрения, команды часто тратят время на управление рабочими процессами, перемещение данных между инструментами и настройку инфраструктуры.

Ultralytics Platform была создана для оптимизации и ускорения этого процесса. Объединяя разметку, обучение, валидацию, развертывание и мониторинг в одной среде, она заменяет множество инструментов во всем стеке Vision AI единой платформой компьютерного зрения, помогая командам более эффективно создавать и развертывать масштабируемые системы Vision AI.

Рис 1. Обзор процесса подготовки набора данных с использованием Ultralytics Platform (Источник)

В этой статье мы рассмотрим, как Ultralytics Platform заменяет множество инструментов одной унифицированной платформой компьютерного зрения. Давай начнем!

Link to this sectionПроблема «мультиинструментальности» в разработке компьютерного зрения#

Создание решения компьютерного зрения включает несколько этапов: от подготовки наборов данных до развертывания систем в продакшн. Во многих случаях команды полагаются на разные инструменты для каждой части этого рабочего процесса, которые включают:

• Инструменты управления наборами данных: команды используют их для хранения и организации изображений и видео, которые впоследствии будут использоваться как обучающие данные для систем компьютерного зрения.
• Инструменты разметки: эти платформы позволяют разработчикам и командам обработки данных размечать объекты, сегменты или ключевые точки на изображениях, чтобы системы могли изучать паттерны на визуальных данных.
• Инструменты и фреймворки обучения моделей: разработчики полагаются на них для обучения систем компьютерного зрения с использованием размеченных наборов данных и моделей глубокого обучения, часто работая в рамках Python-фреймворков машинного обучения, таких как PyTorch и TensorFlow.
• Инструменты тестирования и инференса: перед развертыванием команды запускают модели на новых изображениях или видео, чтобы проверить предсказания и оценить эффективность работы системы.
• Инструменты развертывания и мониторинга: как только решение Vision AI готово к выпуску, используется дополнительная инфраструктура для запуска приложения в продакшн и мониторинга его производительности с течением времени.

Раздельное управление этими инструментами может усложнить координацию рабочих процессов разработки. В итоге команды тратят время на перемещение данных между платформами, поддержку интеграций и настройку инфраструктуры, вместо того чтобы сосредоточиться на улучшении приложений компьютерного зрения.

Link to this sectionЧто такое комплексная платформа Vision AI?#

Прежде чем мы углубимся в ключевые функции Ultralytics Platform и ее возможности, давай разберемся, что мы подразумеваем под комплексной платформой компьютерного зрения.

Проще говоря, Ultralytics Platform предоставляет единое пространство, где ты, как разработчик, можешь создавать и запускать приложения компьютерного зрения. Вместо того чтобы полагаться на разрозненные сервисы для разных частей процесса разработки, отдельные лица и команды могут работать с визуальными данными, обучать модели и алгоритмы, тестировать результаты и запускать приложения в рамках одной среды.

Рис 2. Тестирование модели на Ultralytics Platform (Источник)

Такой подход упрощает для тебя эксперименты, улучшение систем и продвижение проектов без необходимости постоянного переключения между инструментами.

Link to this sectionКак Ultralytics Platform упрощает рабочий процесс Vision AI#

Ultralytics Platform была сформирована годами тесного сотрудничества с сообществом компьютерного зрения. В наших беседах с разработчиками и командами, создающими системы Vision AI, постоянно всплывали несколько общих проблем.

Например, одним из ключевых вопросов была разметка данных, которая может занимать значительное время при работе с большими наборами данных. Еще одна трудность возникала, когда команды пытались перевести системы в продакшн, где развертывание приложений в различных средах и аппаратных конфигурациях часто требует дополнительных инструментов.

Многие команды также сталкиваются с переключением между инструментами, поскольку средства разметки, среды обучения и системы развертывания часто распределены по множеству платформ. Ultralytics Platform решает все эти сложности с помощью набора встроенных функций.

Link to this sectionОбзор ключевых функций Ultralytics Platform#

Давай разберем некоторые из основных функций Ultralytics Platform, которые помогают справиться с этими проблемами и упростить общий рабочий процесс Vision AI:

• Умная разметка данных: встроенные инструменты разметки помогают командам быстрее размечать наборы данных с помощью таких функций, как умная разметка на базе Segment Anything Model (SAM), и сочетаний клавиш, ускоряющих рабочие процессы.
• Интегрированное обучение моделей: ты можешь обучать предобученные модели прямо на платформе, одновременно отслеживая эксперименты и контролируя производительность через интерактивные дашборды.
• Тестирование инференса в браузере: команды могут быстро проверять предсказания прямо в браузере, чтобы оценить эффективность работы системы перед ее развертыванием в продакшн.
• Гибкие варианты развертывания: модели можно экспортировать в 17 различных форматов или развертывать через общие сервисы инференса и выделенные эндпоинты в 43 глобальных регионах.
• Встроенный мониторинг: платформа предоставляет дашборды, которые помогают командам отслеживать результаты экспериментов, производительность системы и состояние развертывания в одном месте.

Link to this sectionОт сырых данных до развертывания с Ultralytics Platform#

По мере того как ты будешь узнавать больше об Ultralytics Platform, тебе может стать интересно, как выглядит работа с ней. Давай рассмотрим простой пример.

Представь, что ты создаешь систему визуального контроля для производственной линии. Цель — автоматически выявлять поврежденные или неисправные изделия по мере их прохождения через производственный процесс.

Процесс обычно начинается со сбора визуальных данных. Используя новую платформу компьютерного зрения от Ultralytics, ты можешь загрузить изображения или видео изделий с производственной линии и организовать их в наборы данных, которые будут использоваться для обучения модели обнаружения дефектов.

Далее следует разметка данных. С помощью встроенных ручных или AI-инструментов разметки ты можешь помечать дефекты прямо на изображениях для 5 задач обнаружения. Инновации в таких функциях, как умная разметка на базе SAM, и встроенные шаблоны скелетов (pose skeleton templates), позволяющие расставлять ключевые точки одним кликом, упрощают рабочий процесс, который иначе занял бы часы.

Как только набор данных готов, можно переходить к обучению модели. Платформа позволяет обучать модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO models, используя размеченные данные. Во время обучения ты можешь контролировать метрики производительности, отслеживать эксперименты и оптимизировать модели с течением времени, чтобы улучшить работу системы с помощью единого дашборда.

После обучения следует этап тестирования и валидации. Ты можешь запускать предсказания на новых изображениях прямо на платформе, чтобы проверить, насколько хорошо система определяет дефекты, и выявить области, требующие улучшений.

Наконец, когда система показывает хорошие результаты, ее можно развернуть в продакшн. Ultralytics Platform поддерживает экспорт моделей в несколько форматов или их развертывание через сервисы инференса и эндпоинты, чтобы они могли работать в реальных условиях.

Рис 3. Пример экспорта моделей с помощью Ultralytics Platform (Источник)

Поддерживая каждый этап этого конвейера, Ultralytics Platform облегчает путь от сырых визуальных данных до работающего приложения компьютерного зрения, которое может автоматически обнаруживать дефекты на производственной линии.

Link to this sectionПримеры использования Vision AI, которые ты можешь реализовать с Ultralytics Platform#

В большинстве приложений, где визуальные данные могут быть преобразованы в информацию и использованы для автоматизации процессов, компьютерное зрение может быть полезно. Это справедливо для всех отраслей, от здравоохранения до автомобильной промышленности, и Ultralytics Platform была создана для обеспечения такой универсальности.

Платформа поддерживает нативные современные модели, такие как Ultralytics YOLO26, и широкий спектр задач компьютерного зрения, включая обнаружение объектов, классификацию изображений, инстанс-сегментацию, оценку позы и обнаружение ориентированных ограничивающих рамок (OBB). Благодаря такой гибкости ты можешь создавать приложения для множества различных сценариев, где требуется анализ изображений или видео.

Например, команды могут создавать системы для мониторинга в реальном времени подводной среды, подсчета клеток в медицинских и биологических исследованиях, отслеживания дикой природы в удаленных экосистемах, обеспечения работы систем восприятия для автономных транспортных средств и управления роботами в сложных условиях. И это лишь малая часть того, что возможно с компьютерным зрением.

Рис 4. Разметка изображения для обнаружения дикой природы на Ultralytics Platform (Источник)

Link to this sectionПочему Ultralytics Platform — это будущее Vision AI#

По мере того как компьютерное зрение получает все большее распространение, повышение доступности разработки Vision AI становится критически важным. Многие разработчики и организации хотят экспериментировать с визуальными данными и создавать приложения AI, но традиционные подходы к разработке могут затруднять старт.

Ultralytics Platform помогает снизить эти барьеры, предоставляя среду, в которой ты можешь быстро начать работу с технологией компьютерного зрения. Вместо того чтобы тратить время на настройку инфраструктуры или интеграцию различных инструментов, команды могут сосредоточиться на проверке идей и создании практических приложений.

Эта доступность открывает двери для более широкого круга разработчиков, исследователей и организаций, желающих изучить Vision AI. В результате больше команд могут превращать визуальные данные в значимые инсайты и создавать приложения, решающие реальные задачи.

Поскольку Vision AI продолжает расширяться в различных отраслях, мы верим, что Ultralytics Platform сделает разработку более понятной и сыграет ключевую роль в формировании будущего компьютерного зрения.

Link to this sectionНачало работы с Ultralytics Platform#

Начни создавать проекты компьютерного зрения с помощью Ultralytics Platform уже сегодня. Ты можешь изучить платформу с помощью бесплатного плана, который включает приветственные кредиты для облачного обучения и доступ к основным инструментам для управления наборами данных, разметки изображений, обучения моделей и развертывания приложений.

По мере роста твоих проектов ты сможешь масштабировать использование с помощью дополнительных планов, предлагающих больше вычислительных ресурсов, хранилища, функций для совместной работы и возможностей развертывания. Платформа также использует кредитную систему оплаты за такие услуги, как облачное обучение и управляемые эндпоинты, что позволяет командам проводить эксперименты и развертывать приложения, прозрачно отслеживая потребление ресурсов.

Link to this sectionОсновные выводы#

Технологии обработки изображений и компьютерного зрения стремительно переходят из области исследовательских экспериментов в реальные системы, на которых работают повседневные технологии. Ultralytics Platform помогает ускорить этот сдвиг, предоставляя разработчикам более простой способ создания, тестирования и развертывания приложений Vision AI. Благодаря устранению барьеров между идеей и развертыванием, следующее поколение решений компьютерного зрения может быть создано быстрее, чем когда-либо.

Присоединяйся к нашему сообществу и исследуй репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше о моделях компьютерного зрения. Читай о таких приложениях, как AI в сельском хозяйстве и компьютерное зрение в робототехнике, на наших страницах решений. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования и начни создавать свою собственную модель Vision AI.