Ultralytics : пять инструментов, одна платформа компьютерного зрения

Сегодня мы запустили Ultralytics — универсальную платформу для компьютерного зрения, призванную упростить процесс создания и внедрения систем искусственного интеллекта в области компьютерного зрения. Хотя компьютерное зрение — область искусственного интеллекта, позволяющая машинам интерпретировать изображения и видео — уже лежит в основе многих систем, которыми мы пользуемся сегодня, разработка таких решений традиционно сопряжена со значительными сложностями.

Для многих инженеров в области искусственного интеллекта и разработчиков систем машинного обучения создание приложений компьютерного зрения по-прежнему сопряжено с необходимостью переключаться между несколькими инструментами на протяжении всего процесса разработки. Команда может управлять наборами данных и аннотированием на одной платформе, проводить обучение моделей на другой, а также прибегать к дополнительным сервисам для тестирования прогнозов, отслеживания экспериментов и развертывания систем в производственной среде.

По мере расширения проектов смена инструментов может замедлить разработку и увеличить операционные затраты. Вместо того чтобы сосредоточиться на совершенствовании моделей и создании новых приложений компьютерного зрения, команды часто тратят время на управление рабочими процессами, перенос данных между инструментами и настройку инфраструктуры.

Ultralytics была создана для оптимизации и ускорения этого процесса. Объединяя в одной среде функции аннотирования, обучения, валидации, развертывания и мониторинга, она заменяет множество инструментов, используемых в стеке технологий компьютерного зрения, единой платформой, помогая командам более эффективно создавать и внедрять масштабируемые системы искусственного интеллекта в области компьютерного зрения.

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

Проблема многофункциональных инструментов в разработке систем компьютерного зрения

Разработка решения в области компьютерного зрения включает в себя несколько этапов — от подготовки наборов данных до внедрения систем в производственную среду. Во многих случаях команды используют разные инструменты для каждого этапа этого рабочего процесса, в том числе:

• Инструменты для управления наборами данных: команды используют эти инструменты для хранения и систематизации изображений и видеозаписей, которые впоследствии будут использоваться в качестве обучающих данных для систем компьютерного зрения.
  
• Инструменты аннотирования: эти платформы позволяют разработчикам и специалистам по обработке данных маркировать объекты, сегменты или ключевые точки на изображениях, чтобы системы могли выучивать закономерности на основе визуальных данных.
  
• Инструменты и фреймворки для обучения моделей: Разработчики используют эти инструменты для обучения систем компьютерного зрения с помощью аннотированных наборов данных и моделей глубокого обучения, часто работая в рамках фреймворков машинного обучения Python, таких как PyTorch TensorFlow.
• Инструменты для тестирования и вывода: перед развертыванием команды запускают модели на новых изображениях или видеороликах, чтобы проверить прогнозы и оценить эффективность работы системы.
  
• Инструменты развертывания и мониторинга: после того как решение в области искусственного интеллекта для видения готово к внедрению, используется дополнительная инфраструктура для запуска приложения в производственной среде и отслеживания его производительности в течение длительного времени.

Отдельное управление этими инструментами может затруднить координацию рабочих процессов разработки. В результате команды вынуждены тратить время на перенос данных между платформами, поддержание интеграции и настройку инфраструктуры вместо того, чтобы сосредоточиться на совершенствовании приложений компьютерного зрения.

Что такое комплексная платформа Vision AI?

Прежде чем мы перейдем к рассмотрению основных функций Ultralytics и ее возможностей, давайте разберемся, что мы понимаем под термином «комплексная платформа компьютерного зрения».

Проще говоря, Ultralytics предоставляет единую среду, в которой разработчики могут создавать и запускать приложения компьютерного зрения. Вместо того чтобы полагаться на отдельные сервисы для разных этапов процесса разработки, отдельные специалисты и команды могут работать с визуальными данными, обучать модели и алгоритмы, тестировать результаты и запускать приложения в рамках одной и той же среды.

Такой подход позволяет разработчикам легче проводить эксперименты, совершенствовать свои системы и продвигать проекты, не переключаясь постоянно между инструментами.

Как Ultralytics упрощает рабочий процесс в области искусственного интеллекта для систем технического зрения

Ultralytics сформировалась в результате многолетнего тесного сотрудничества с сообществом специалистов в области компьютерного зрения. В ходе наших бесед с разработчиками и командами, создающими системы искусственного интеллекта для компьютерного зрения, постоянно возникали несколько общих проблем.

Например, одной из основных проблем была аннотация данных, которая может занимать значительное время при маркировке больших наборов данных. Еще одна сложность возникала, когда команды пытались перевести системы в производственную среду, где развертывание приложений в различных средах и на различном оборудовании часто требует дополнительных инструментов. 

Многие команды также сталкиваются с проблемой смены инструментов, поскольку инструменты для аннотирования, среды обучения и системы развертывания зачастую используются на разных платформах. Ultralytics решает все эти сложности благодаря ряду встроенных функций. 

Обзор основных функций Ultralytics

Итак, давайте рассмотрим некоторые ключевые функции Ultralytics , которые помогают оптимизировать решение этих задач и общий рабочий процесс с использованием искусственного интеллекта:

• Интеллектуальная аннотация данных: Встроенные инструменты аннотирования помогают командам быстрее маркировать наборы данных благодаря таким функциям, как интеллектуальное аннотирование на основе модели Segment Anything Model (SAM) и горячие клавиши, которые оптимизируют рабочие процессы аннотирования.
• Обучение интегрированных моделей: разработчики могут обучать предварительно обученные модели непосредственно на платформе, одновременно отслеживая ход экспериментов и контролируя производительность с помощью интерактивных панелей мониторинга.
• Тестирование выводов в браузере: команды могут быстро проверять прогнозы в браузере, чтобы оценить работу системы перед её развёртыванием в производственной среде.
• Гибкие варианты развертывания: Модели можно экспортировать в 17 различных форматов или развернуть с помощью общих служб инференса и выделенных конечных точек в 43 регионах по всему миру.
• Встроенный мониторинг: платформа предоставляет информационные панели, которые позволяют командам track результаты track , производительность системы и состояние развертывания в одном месте.

От исходных данных до развертывания с помощью Ultralytics

По мере того как вы будете знакомиться с Ultralytics , у вас может возникнуть вопрос: как же на самом деле выглядит работа с ней? Чтобы лучше это понять, давайте рассмотрим простой пример.

Предположим, что необходимо создать систему визуального контроля для производственной линии. Задача состоит в том, чтобы автоматически выявлять поврежденную или бракованную продукцию по мере ее прохождения по производственной линии.

Как правило, процесс начинается со сбора визуальных данных. С помощью новой платформы компьютерного зрения Ultralyticsвы можете загружать изображения или видеоролики с продукцией с производственной линии и группировать их в наборы данных, которые будут использоваться для обучения модели обнаружению дефектов.

Далее следует аннотирование данных. С помощью встроенных в платформу инструментов для ручного или автоматического аннотирования с помощью ИИ вы можете маркировать дефекты прямо на изображениях в рамках пяти задач обнаружения. Инновационные функции, такие как интеллектуальное аннотирование на базе SAM и встроенные шаблоны скелетов, позволяющие размещать ключевые точки одним щелчком мыши, оптимизируют рабочий процесс, который в противном случае занял бы несколько часов.

Как только набор данных будет готов, можно приступить к обучению модели. Платформа позволяет обучать модели компьютерного зрения, такие как YOLO Ultralytics YOLO , с использованием помеченных данных. В процессе обучения вы можете отслеживать показатели эффективности, track и оптимизировать модели с течением времени для повышения производительности системы — и всё это с помощью единой панели управления.

После обучения следует этап тестирования и валидации. Вы можете выполнять прогнозирование по новым изображениям прямо на платформе, чтобы проверить, насколько эффективно система обнаруживает дефекты, и выявить области, где могут потребоваться дальнейшие усовершенствования.

Наконец, когда система демонстрирует хорошую производительность, её можно внедрить в производственную среду. Ultralytics поддерживает экспорт моделей в различные форматы или их развёртку через службы инференции и конечные точки, что позволяет запускать их в реальных условиях.

Обеспечивая поддержку на каждом этапе этого технологического процесса, Ultralytics упрощает преобразование необработанных визуальных данных в рабочее приложение компьютерного зрения, способное автоматически detect на производственной линии.

Примеры применения технологий искусственного интеллекта в сфере видеонаблюдения, которые можно реализовать с помощью Ultralytics

В большинстве случаев, когда визуальные данные можно преобразовать в информацию и использовать для автоматизации процессов, компьютерное зрение может сыграть решающую роль. Это актуально для всех отраслей — от здравоохранения до автомобилестроения, — и Ultralytics была создана именно для обеспечения такой универсальности.

Платформа изначально поддерживает передовые модели, такие как Ultralytics , а также широкий спектр задач компьютерного зрения, включая обнаружение объектов, классификацию изображений, сегментацию экземпляров, оценку позы и обнаружение ориентированных ограничительных рамок (OBB). Благодаря такой гибкости разработчики могут создавать приложения для множества различных сценариев, в которых требуется анализ изображений или видео.

Например, команды могут создавать системы для подводного мониторинга в реальном времени в морской среде, подсчета клеток в медицинских и биологических исследованиях, отслеживания диких животных в отдаленных экосистемах, реализации систем восприятия для автономных транспортных средств, а также управления роботами в сложных условиях. И это лишь малая толика того, что можно сделать с помощью компьютерного зрения.

Почему Ultralytics — это будущее искусственного интеллекта в области компьютерного зрения

По мере того как компьютерное зрение находит все более широкое применение, все большую важность приобретает обеспечение доступности разработки ИИ в этой области. Многие разработчики и организации хотят экспериментировать с визуальными данными и создавать приложения на базе ИИ, однако традиционные схемы разработки могут затруднять начало работы.

Ultralytics помогает устранить эти препятствия, предоставляя среду, в которой разработчики могут быстро приступить к работе с технологиями компьютерного зрения. Вместо того чтобы тратить время на настройку инфраструктуры или интеграцию различных инструментов, команды могут сосредоточиться на тестировании идей и создании практичных приложений.

Такая доступность открывает возможности для более широкого круга разработчиков, исследователей и организаций, желающих изучить возможности искусственного интеллекта в области обработки изображений. В результате больше команд смогут преобразовывать визуальные данные в полезную аналитическую информацию и создавать приложения, решающие реальные проблемы.

По мере того как технологии компьютерного зрения продолжают находить все более широкое применение в различных отраслях, мы убеждены, что Ultralytics сделает разработку более доступной и сыграет ключевую роль в формировании будущего компьютерного зрения.

Начало работы с Ultralytics

Начните создавать проекты в области компьютерного зрения с помощью Ultralytics уже сегодня. Вы можете ознакомиться с платформой, воспользовавшись бесплатным тарифным планом, который включает в себя кредиты на облачное обучение, а также доступ к основным инструментам для управления наборами данных, аннотирования изображений, обучения моделей и развертывания приложений.

По мере роста ваших проектов вы можете расширять объем используемых ресурсов с помощью дополнительных тарифных планов, которые предоставляют больше вычислительных ресурсов, хранилища, функций для совместной работы и возможностей развертывания. Платформа также использует систему ценообразования на основе кредитов для таких услуг, как обучение в облаке и управляемые конечные точки, что позволяет командам проводить эксперименты и развертывать приложения, при этом прозрачно track .

Основные выводы

Технологии обработки изображений и компьютерного зрения стремительно переходят от научных экспериментов к реальным системам, лежащим в основе повседневных технологий. Ultralytics способствует ускорению этого перехода, предоставляя разработчикам более простой способ создания, тестирования и развертывания приложений искусственного интеллекта в области компьютерного зрения. Благодаря уменьшению барьеров между идеей и внедрением, решения в области компьютерного зрения нового поколения можно создавать быстрее, чем когда-либо прежде.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и ознакомьтесь с репозиторием GitHub, чтобы узнать больше о моделях компьютерного зрения. На наших страницах, посвящённых решениям, вы найдёте информацию о таких областях применения, как ИИ в сельском хозяйстве и компьютерное зрение в робототехнике. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните создавать свою собственную модель Vision AI.