Развитие реальных ИИ-решений во всех отраслях

Всё стало намного проще, когда ты перешел на Ultralytics. Ты можешь обучать, предсказывать и экспортировать что угодно одной строкой кода.

Модели Ultralytics YOLO просты, точны и гибки. Это помогло нам сократить время патрулирования в среднем примерно на 30%.

С Ultralytics YOLOv8 nano мы можем выполнять дообучение на edge-устройствах и выпускать новую модель за считанные часы вместо недель, передавая лишь малую часть данных. Такое сочетание точности и компактности — именно то, что нужно нашим средам.

Мы хотели повысить точность, с которой наша модель могла классифицировать разнородные классы материалов, одновременно сокращая объем ручного труда, требуемого от нашей команды. Переход на Ultralytics YOLO стал ключом к достижению этих улучшений производительности.

Возможность обучать и развертывать модели Ultralytics YOLO с помощью Python-пакета Ultralytics очень надежна. В сочетании с быстрым выводом это позволяет нам оперативно обрабатывать изображения и предоставлять обратную связь в реальном времени на строительных площадках.

С Ultralytics нам удалось повысить скорость при более высокой точности по сравнению с другими моделями. Совместимость с различными фреймворками — CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO — очень помогла в тонкой настройке весов в ходе R&D и их последующей оптимизации под любое имеющееся у нас оборудование.

Мы только начинаем. С Ultralytics YOLO у нас есть фундамент для разработки решений, которые становятся не только безопаснее, но и умнее, обеспечивая получение аналитики в реальном времени, что может спасать жизни и менять подход к управлению промышленной безопасностью.

Мы создаем роботов с компьютерным зрением для захвата и перемещения ингредиентов на линиях пищевого производства. Роботизированные манипуляции требуют точности до сантиметра, и модели Ultralytics YOLO отлично справляются с обеспечением такого уровня точности.

Производительность моделей Ultralytics YOLO на наших микроконтроллерах STM32 открывает новые горизонты для компьютерного зрения на границе сети (edge). Благодаря упрощенной интеграции и поддержке множества вариантов моделей у разработчиков есть именно то, что нужно для создания масштабируемых и отзывчивых встроенных систем технического зрения.

Работать с YOLO от Ultralytics — одно удовольствие. Библиотека Python удивительно плавная и последовательная как при обучении, так и при выводе… на практике интеграция в наш конвейер прошла на удивление безболезненно, что редкость.

Python-пакет Ultralytics позволяет нам очень легко и быстро обучать модели. Более того, его стандартизация для различных моделей и новых версий YOLO обеспечивает высокую степень стабильности на протяжении многих лет.

Интеграция Ultralytics YOLO в нашу платформу Instabase AI была простым и легким процессом. Это помогло ускорить график выпуска и позволило нам предоставлять клиентам возможности визуального распознавания объектов.

Они превращают визуальные данные в ценные выводы с исключительной точностью и эффективностью. Объединяя Ultralytics YOLOv8 с сенсором IMX500 от SSS (Sony Semiconductor Solutions Corporation), это партнерство предоставляет мощные возможности локального ИИ, улучшающие принятие решений в реальном времени для бизнеса, полагающегося на высокопроизводительную обработку визуальных данных.

Модели Ultralytics YOLO отлично подошли для наших процессоров Metis AI Processing Units (AIPUs). Их легко интегрировать, они эффективно работают и помогают нашим клиентам в кратчайшие сроки запускать эффективные приложения Vision AI на границе сети (edge).

В ALYCE использование Ultralytics стало прорывом для обучения наших моделей, позволив повысить точность данных, обеспечить непревзойденное качество для наших клиентов и помочь им в проектах устойчивой мобильности.

Модели Ultralytics YOLO очень хорошо показали себя в самых разных подводных условиях: от площадок с приливными турбинами до портов и коралловых рифов. Точность и надежность делают их инструментом, на который мы сильно полагаемся в нашей работе по экологическому мониторингу в рамках морских энергетических и исследовательских проектов.

Ultralytics — это очень мощное и простое в использовании решение для разработки прототипов, а также для создания финальных продуктов.

Обычно обучение модели машинного обучения занимает огромное количество времени, и часто приходится ждать два-три дня до вывода, чтобы решить, достаточно ли хороша точность. Но с Ultralytics YOLO мы можем обучить модель за один день, быстро принимать решения и оперативно учиться на результатах. После обучения мы можем дополнительно улучшить датасет для дальнейшего повышения производительности.

Модели YOLO от Ultralytics меняют правила игры в индустрии ИИ. Модели YOLOv5 и YOLOv8 пользуются популярностью у разработчиков благодаря простоте использования, передовой производительности и точности. В сочетании с OpenVINO эти модели предлагают потенциал для лучшей производительности «из коробки» на современных CPU.