Ultralytics Platform: пять инструментов — одна платформа компьютерного зрения

Сегодня мы запустили платформу Ultralytics — передовую платформу полного цикла для компьютерного зрения, призванную упростить создание и развёртывание систем ИИ в области компьютерного зрения. Хотя компьютерное зрение — область искусственного интеллекта, позволяющая машинам интерпретировать изображения и видео, — уже лежит в основе многих систем, на которые мы сегодня полагаемся, создание этих решений традиционно было сложной задачей.

Для многих инженеров в области ИИ и разработчиков машинного обучения создание приложения для компьютерного зрения по-прежнему означает переключение между несколькими инструментами на разных этапах разработки. Команда может управлять наборами данных и разметкой на одной платформе, обучать модели на другой, а для проверки предсказаний, отслеживания экспериментов и развёртывания систем в рабочей среде использовать дополнительные сервисы.

По мере роста проектов переключение между инструментами может замедлять разработку и увеличивать операционную нагрузку. Вместо того чтобы совершенствовать модели и создавать новые приложения для компьютерного зрения, команды часто тратят время на управление рабочими процессами, перенос данных между инструментами и настройку инфраструктуры.

Платформа Ultralytics создана, чтобы упростить и ускорить этот процесс. Объединив разметку, обучение, валидацию, развёртывание и мониторинг в одной среде, она заменяет несколько инструментов в стеке ИИ для зрения единой платформой компьютерного зрения и помогает командам эффективнее создавать и развёртывать масштабируемые системы ИИ для зрения.

Рис. 1. Подготовка набора данных на платформе Ultralytics (Источник)

В этой статье мы разберём, как платформа Ultralytics заменяет несколько инструментов единой платформой компьютерного зрения. Давай начнём!

Проблема множества инструментов при разработке систем компьютерного зрения#

Создание решения для компьютерного зрения включает несколько этапов: от подготовки наборов данных до развёртывания систем в рабочей среде. Во многих случаях команды используют разные инструменты для каждой части этого процесса, в том числе:

• Инструменты управления наборами данных: Команды используют их для хранения и систематизации изображений и видео, которые впоследствии станут обучающими данными для систем компьютерного зрения.
• Инструменты разметки: Эти платформы позволяют разработчикам и специалистам по данным размечать объекты, сегменты или ключевые точки на изображениях, чтобы системы могли изучать закономерности в визуальных данных.
• Инструменты и фреймворки для обучения моделей: Разработчики используют их для обучения систем компьютерного зрения на размеченных наборах данных и моделях глубокого обучения, часто работая с фреймворками машинного обучения на Python, такими как PyTorch и TensorFlow.
• Инструменты для тестирования и инференса: Перед развёртыванием команды запускают модели на новых изображениях или видео, чтобы проверить предсказания и оценить качество работы системы.
• Инструменты для развёртывания и мониторинга: Когда решение на базе ИИ для зрения готово к выпуску, дополнительная инфраструктура помогает запускать приложение в рабочей среде и отслеживать его производительность.

Раздельное управление этими инструментами затрудняет координацию рабочих процессов разработки. Вместо того чтобы совершенствовать приложения для компьютерного зрения, команды тратят время на перенос данных между платформами, поддержку интеграций и настройку инфраструктуры.

Что такое комплексная платформа ИИ для зрения?#

Прежде чем перейти к основным функциям платформы Ultralytics и её возможностям, давай разберёмся, что мы имеем в виду под комплексной платформой компьютерного зрения.

Проще говоря, платформа Ultralytics даёт разработчикам единое место для создания и запуска приложений компьютерного зрения. Вместо отдельных сервисов для разных этапов разработки специалисты и команды могут работать с визуальными данными, обучать модели и алгоритмы, проверять результаты и запускать приложения в одной среде.

Рис. 2. Тестирование модели на платформе Ultralytics (Источник)

Такой подход упрощает экспериментирование, совершенствование систем и продвижение проектов без постоянного переключения между инструментами.

Как платформа Ultralytics упрощает рабочий процесс ИИ для зрения#

Платформа Ultralytics создавалась с учётом многолетнего тесного взаимодействия с сообществом компьютерного зрения. В разговорах с разработчиками и командами, создающими системы ИИ для зрения, постоянно возникали одни и те же проблемы.

Например, одним из ключевых затруднений была разметка данных: при необходимости разметить большие наборы данных она может занимать много времени. Другая проблема возникала при переносе систем в рабочую среду: для развёртывания приложений в разных средах и на различном оборудовании часто требовались дополнительные инструменты.

Многие команды также вынуждены переключаться между инструментами, поскольку инструменты разметки, среды обучения и системы развёртывания часто находятся на разных платформах. Платформа Ultralytics решает все эти проблемы благодаря встроенным функциям.

Обзор основных функций платформы Ultralytics#

Рассмотрим основные функции платформы Ultralytics, которые помогают решить эти проблемы и оптимизировать весь рабочий процесс ИИ для зрения:

• Умная разметка данных: Встроенные инструменты помогают командам быстрее размечать наборы данных благодаря таким функциям, как интеллектуальная разметка на базе модели Segment Anything (SAM) и горячие клавиши, ускоряющие рабочий процесс.
• Встроенное обучение моделей: Разработчики могут обучать предварительно обученные модели прямо на платформе, отслеживать эксперименты и контролировать производительность на интерактивных панелях.
• Тестирование инференса в браузере: Команды могут быстро проверять предсказания в браузере и оценивать работу системы до её развёртывания в рабочей среде.
• Гибкие варианты развёртывания: Модели можно экспортировать в 17 различных форматов или развёртывать через общие сервисы инференса и выделенные конечные точки в 43 регионах мира.
• Встроенный мониторинг: Платформа предоставляет панели, на которых команды могут в одном месте отслеживать результаты экспериментов, производительность систем и состояние развёрнутых решений.

От исходных данных до развёртывания с платформой Ultralytics#

Узнавая больше о платформе Ultralytics, ты можешь задуматься, как на самом деле выглядит работа с ней. Чтобы это выяснить, давай рассмотрим простой пример.

Представь, что ты создаёшь систему визуального контроля для производственной линии. Её задача — автоматически выявлять повреждённые или бракованные изделия по мере их прохождения через производство.

Обычно процесс начинается со сбора визуальных данных. С помощью новой платформы компьютерного зрения от Ultralytics ты можешь загружать изображения или видео изделий с производственной линии и объединять их в наборы данных для обучения модели обнаружению дефектов.

Затем нужно разметить данные. Встроенные инструменты ручной разметки или разметки с помощью ИИ позволяют размечать дефекты прямо на изображениях для пяти задач обнаружения. Такие нововведения, как интеллектуальная разметка на базе SAM и встроенные шаблоны скелетов для поз, позволяющие размещать ключевые точки одним щелчком, ускоряют процесс, который иначе занял бы часы.

Когда набор данных будет готов, можно переходить к обучению модели. Платформа позволяет обучать модели компьютерного зрения, например модели Ultralytics YOLO, на размеченных данных. Во время обучения ты можешь на одной панели отслеживать метрики производительности и эксперименты, а также со временем оптимизировать модели, чтобы улучшить работу системы.

После обучения следует тестирование и валидация. Ты можешь запускать предсказания на новых изображениях прямо на платформе, чтобы проверить, насколько хорошо система обнаруживает дефекты, и определить, что ещё нужно улучшить.

Наконец, если система работает хорошо, её можно развернуть в рабочей среде. Платформа Ultralytics поддерживает экспорт моделей в разные форматы и их развёртывание через сервисы инференса и конечные точки, чтобы запускать модели в реальных условиях.

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

Поддерживая каждый этап этого конвейера, платформа Ultralytics упрощает путь от исходных визуальных данных до готового приложения компьютерного зрения, способного автоматически обнаруживать дефекты на производственной линии.

Примеры применения ИИ для зрения, которые можно создать на платформе Ultralytics#

Компьютерное зрение может быть полезно в самых разных приложениях, где визуальные данные можно преобразовать в информацию и использовать для автоматизации процессов. Это касается всех отраслей — от здравоохранения до автомобилестроения, — и платформа Ultralytics создана с учётом такой универсальности.

Платформа изначально поддерживает передовые модели, такие как Ultralytics YOLO26, а также множество задач компьютерного зрения, включая обнаружение объектов, классификацию изображений, сегментацию экземпляров, оценку позы и обнаружение объектов с ориентированными ограничивающими рамками (OBB). Благодаря этой гибкости разработчики могут создавать приложения для самых разных сценариев анализа изображений и видео.

Например, команды могут создавать системы для мониторинга подводной среды в реальном времени, подсчёта клеток в медицинских и биологических исследованиях, отслеживания диких животных в удалённых экосистемах, создания систем восприятия для автономных транспортных средств и навигации роботов в сложных условиях. И это лишь малая часть возможностей компьютерного зрения.

Рис. 4. Разметка изображения для обнаружения диких животных на платформе Ultralytics (Источник)

Почему платформа Ultralytics — будущее ИИ для зрения#

По мере распространения компьютерного зрения всё важнее становится сделать разработку ИИ для зрения доступнее. Многие разработчики и организации хотят экспериментировать с визуальными данными и создавать приложения на базе ИИ, но традиционные среды разработки затрудняют первые шаги.

Платформа Ultralytics помогает снизить эти барьеры, предоставляя среду, в которой разработчики могут быстро начать работать с технологиями компьютерного зрения. Вместо настройки инфраструктуры и интеграции разных инструментов команды могут сосредоточиться на проверке идей и создании практических приложений.

Такая доступность открывает возможности для более широкого круга разработчиков, исследователей и организаций, желающих изучать ИИ для зрения. В результате больше команд смогут извлекать полезные выводы из визуальных данных и создавать приложения, решающие реальные задачи.

По мере распространения ИИ для зрения в разных отраслях мы верим, что платформа Ultralytics упростит разработку и сыграет важную роль в формировании будущего компьютерного зрения.

Как начать работу с платформой Ultralytics#

Начни создавать проекты в области компьютерного зрения на платформе Ultralytics уже сегодня. Ты можешь попробовать платформу бесплатно: план включает приветственные кредиты для облачного обучения и доступ к основным инструментам управления наборами данных, разметки изображений, обучения моделей и развёртывания приложений.

По мере роста проектов ты сможешь перейти на другие планы с дополнительными вычислительными ресурсами, хранилищем, функциями совместной работы и возможностями развёртывания. В платформе также действует система оплаты кредитами за такие услуги, как облачное обучение и управляемые конечные точки. Она позволяет командам проводить эксперименты и развёртывать приложения, прозрачно отслеживая использование ресурсов.

Главные выводы#

Обработка изображений и технологии компьютерного зрения стремительно переходят из исследовательских экспериментов в реальные системы, лежащие в основе повседневных технологий. Платформа Ultralytics ускоряет этот переход, помогая разработчикам проще создавать, тестировать и развёртывать приложения ИИ для зрения. Когда между идеей и развёртыванием меньше препятствий, решения нового поколения в области компьютерного зрения можно создавать быстрее, чем когда-либо.

Присоединяйся к нашему сообществу и изучи репозиторий GitHub, чтобы больше узнать о моделях компьютерного зрения. На страницах наших решений читай о таких применениях, как ИИ в сельском хозяйстве и компьютерное зрение в робототехнике. Ознакомься с вариантами лицензирования и начни создавать собственную модель ИИ для зрения.