Реальные решения на базе AI для разных отраслей

Ultralytics YOLO — это ключевой компонент конвейера компьютерного зрения SK Godelius наряду с мультимодальным датчиковым оборудованием, обеспечивающий точность для определения того, какие именно детали выходят из строя, что позволяет обеспечивать безопасность работников и стабильность проверок.

Всё стало гораздо проще, когда мы перешли на Ultralytics. Теперь можно обучать, выполнять предсказания и экспортировать что угодно одной строкой кода.

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

С Ultralytics YOLOv8 nano мы можем переобучать модель на периферийных устройствах и выпускать новую модель за несколько часов вместо недель, передавая лишь небольшую часть данных. Такое сочетание точности и компактности идеально подходит для наших условий эксплуатации.

Мы хотели повысить точность классификации нашим моделью неоднородных классов материалов и одновременно сократить объём ручной работы для нашей команды. Переход на Ultralytics YOLO стал ключом к достижению этих улучшений производительности.

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

Нам очень нравится инфраструктура Ultralytics для обучения, и особенно то, как легко с ней начать работу. Всё было просто, особенно при создании нашего набора данных и запуске функции “train”.

Модели Ultralytics YOLO помогли нам на 25,2% ускорить внедрение нашего сервиса ИИ. Их легко развёртывать, а высокая производительность в реальных условиях обеспечивает больше скорости, точности и масштабируемости без ущерба для эффективности работы.

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

С Ultralytics нам удалось повысить скорость и добиться более высокой точности по сравнению с другими моделями. Совместимость с различными фреймворками — CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO — очень помогла нам настраивать веса на этапе исследований и разработок, а затем оптимизировать их под имеющееся оборудование.

Мы лишь начинаем раскрывать потенциал этой технологии. С Ultralytics YOLO у нас есть фундамент для разработки решений, которые не только безопаснее, но и умнее, обеспечивая аналитику в реальном времени, способную спасать жизни и менять подход к управлению промышленной безопасностью.

Мы создаём роботов с компьютерным зрением, которые выбирают и размещают ингредиенты на производственных линиях пищевой промышленности. Роботизированные манипуляции требуют точности менее сантиметра, и модели Ultralytics YOLO отлично обеспечивают такой уровень точности.

Производительность моделей Ultralytics YOLO на наших микроконтроллерах STM32 открывает новые горизонты для компьютерного зрения на периферийных устройствах. Благодаря упрощённой интеграции и поддержке нескольких вариантов моделей разработчики получают всё необходимое для создания масштабируемых и отзывчивых встраиваемых решений компьютерного зрения.

YOLO от Ultralytics было настоящим удовольствием использовать. Библиотека для Python поразительно удобна и единообразна как при обучении, так и при выполнении инференса… на практике интеграция в наш конвейер прошла исключительно гладко, что бывает редко.

Пакет Ultralytics для Python позволяет нам очень легко и быстро обучать модели. Кроме того, его стандартизация для разных моделей и новых версий YOLO обеспечивает высокий уровень стабильности на протяжении многих лет.

Интеграция Ultralytics YOLO в нашу платформу Instabase AI прошла легко и без проблем. Это помогло ускорить выпуск продукта и позволило нам предоставлять клиентам возможности визуального распознавания объектов.

Они превращают визуальные данные в практически применимые аналитические выводы с исключительной точностью и эффективностью. Благодаря объединению Ultralytics YOLOv8 с сенсором IMX500 от SSS (корпорация Sony Semiconductor Solutions) это партнёрство обеспечивает мощные возможности ИИ непосредственно на устройстве, улучшая принятие решений в реальном времени для компаний, работающих с высокопроизводительной обработкой визуальных данных.

Модели Ultralytics YOLO отлично подходят для наших модулей обработки ИИ Metis (AIPUs). Их легко интегрировать, они эффективно работают и помогают нашим клиентам в кратчайшие сроки запускать эффективные приложения Vision AI на периферийных устройствах.

В ALYCE использование Ultralytics полностью изменило подход к обучению наших моделей: мы смогли повысить точность данных, обеспечить беспрецедентное качество для клиентов и помочь им в проектах устойчивой мобильности.

Модели Ultralytics YOLO отлично показали себя в самых разных подводных условиях — от мест установки приливных турбин до портов и коралловых рифов. Их точность и надёжность делают их важнейшим инструментом нашей работы по экологическому мониторингу в проектах, связанных с морской энергетикой и исследованиями.

Ultralytics — очень мощное и удобное решение не только для разработки прототипов, но и для создания готовых решений.

Обычно обучение модели машинного обучения занимает огромное количество времени, и часто приходится ждать два-три дня, пока завершится инференс, а затем решать, достаточно ли высока точность. Но с Ultralytics YOLO мы можем обучить модель за один день, быстро принимать решения и оперативно учиться на результатах. После обучения мы также можем дополнительно улучшить набор данных, чтобы повысить производительность.

Модели YOLO от Ultralytics — настоящая революция в индустрии ИИ. Модели YOLOv5 и YOLOv8 пользуются популярностью у разработчиков благодаря простоте использования, передовой производительности и точности. В сочетании с OpenVINO эти модели обеспечивают потенциал для лучшей производительности на современных CPU сразу после установки.