Решения на базе ИИ для реальных задач в разных отраслях

Ultralytics Platform кардинально изменила наш подход к работе. С её помощью специалистам по данным легко создавать наборы данных, быстро обучать новые модели на облачных вычислительных ресурсах, сравнивать эксперименты с разными настройками моделей и в итоге находить лучшую модель для каждой задачи. Теперь именно с неё мы начинаем эксперименты по обнаружению объектов, сегментации экземпляров и семантической сегментации.

Ultralytics YOLO — важный компонент конвейера компьютерного зрения SK Godelius наряду с мультимодальным сенсингом: эта технология обеспечивает точность, необходимую для определения того, какие именно детали выходят из строя, помогает обеспечивать безопасность работников и поддерживать единообразие проверок.

Модели Ultralytics YOLO помогли нам ускорить внедрение сервиса ИИ на 25,2%. Их легко развёртывать, и они показывают отличные результаты в реальных условиях, обеспечивая более высокую скорость, точность и масштабируемость без ущерба для производительности эксплуатации.

Нам очень нравится инфраструктура для обучения, которую предоставляет Ultralytics, и особенно то, как легко начать работу. Всё было просто и понятно, особенно при подготовке набора данных и запуске функции «train».

Из всех протестированных нами моделей YOLO была безусловно самой быстрой для наших сценариев использования.

Мы хотели повысить точность классификации разнородных классов материалов нашей моделью и при этом сократить объём ручного труда команды. Переход на Ultralytics YOLO стал ключом к достижению этих улучшений производительности.

С компактной Ultralytics YOLOv8 мы можем дообучать модель на периферийном устройстве и выпускать новую модель за несколько часов вместо недель, передавая лишь часть данных. Именно такое сочетание точности и компактности нужно для наших условий.

Модели Ultralytics YOLO просты в использовании, точны и гибки. Благодаря им нам удалось в среднем сократить время патрулирования примерно на 30%.

После перехода на Ultralytics всё стало гораздо проще. Теперь можно обучать модели, получать предсказания и экспортировать модели одной строкой кода.

Возможность обучать и развёртывать модели Ultralytics YOLO через пакет Ultralytics для Python работает очень надёжно. В сочетании с быстрым инференсом это позволяет нам быстро обрабатывать изображения и предоставлять обратную связь в реальном времени на строительных площадках.

С Ultralytics нам удалось повысить скорость и точность по сравнению с другими моделями. Совместимость с различными фреймворками — CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO — очень помогла нам на этапе исследований и разработок точно настроить веса, а затем оптимизировать их для любого имеющегося у нас оборудования.

Мы только начинаем раскрывать потенциал этой технологии. Ultralytics YOLO даёт нам основу для разработки не только более безопасных, но и более интеллектуальных решений, предоставляющих аналитику в реальном времени, которая может спасать жизни и менять подход к управлению промышленной безопасностью.

Мы создаём роботов с компьютерным зрением, которые подбирают и размещают ингредиенты на линиях пищевого производства. Для роботизированных манипуляций нужна точность до сантиметра, и модели Ultralytics YOLO отлично её обеспечивают.

Производительность моделей Ultralytics YOLO на наших микроконтроллерах STM32 открывает новые горизонты для периферийного компьютерного зрения. Благодаря упрощённой интеграции и поддержке нескольких вариантов моделей у разработчиков есть всё необходимое для создания масштабируемых и отзывчивых встраиваемых решений на базе компьютерного зрения.

Пользоваться YOLO от Ultralytics — настоящее удовольствие. Библиотека Python работает удивительно гладко и предсказуемо как при обучении, так и при инференсе… На практике интеграция в наш конвейер прошла удивительно легко, что бывает редко.

Пакет Ultralytics для Python позволяет нам очень просто и быстро обучать модели. Кроме того, стандартизация разных моделей и новых версий YOLO обеспечивает высокую стабильность на протяжении многих лет.

Интегрировать Ultralytics YOLO в нашу платформу Instabase AI было легко и просто. Это помогло ускорить выпуск продукта и дать нашим клиентам возможность распознавать визуальные объекты.

Они преобразуют визуальные данные в полезную аналитику с исключительными точностью и эффективностью. Сочетая Ultralytics YOLOv8 с датчиком IMX500 от SSS (Sony Semiconductor Solutions Corporation), партнёры предоставляют мощные возможности ИИ непосредственно на устройстве, улучшая принятие решений в реальном времени для компаний, которым нужна высокопроизводительная обработка визуальных данных.

Модели Ultralytics YOLO отлично подходят для наших блоков обработки ИИ Metis (AIPU). Их легко интегрировать, они работают эффективно и помогают нашим клиентам быстро запускать на периферии полезные приложения Vision AI.

В ALYCE использование Ultralytics стало настоящим прорывом в обучении наших моделей: оно помогло повысить точность данных и обеспечить непревзойдённое качество для клиентов, а также поддержать их проекты в сфере устойчивой мобильности.

Модели Ultralytics YOLO отлично зарекомендовали себя в самых разных подводных условиях — от мест установки приливных турбин до портов и коралловых рифов. Благодаря точности и надёжности мы активно используем их в работе по экологическому мониторингу морской энергетики и исследовательских проектов.

Ultralytics — очень мощное и простое в использовании решение как для создания прототипов, так и для разработки готовых решений.

Обычно обучение модели машинного обучения занимает очень много времени, и зачастую приходится ждать два-три дня, пока завершится инференс, а затем решать, достаточно ли хороша точность. Но с Ultralytics YOLO мы можем обучить модель за один день, быстро принять решение и оперативно учесть полученные результаты. После обучения мы также можем дополнить набор данных, чтобы ещё повысить производительность.

Модели YOLO от Ultralytics меняют правила игры в индустрии ИИ. Разработчики выбирают YOLOv5 и YOLOv8 за простоту использования, передовую производительность и точность. В сочетании с OpenVINO эти модели обеспечивают лучшие показатели сразу после установки на современных CPU.