Назад к историям клиентов

Компания Prezent использует модели Ultralytics YOLO для обнаружения элементов скольжения

Проблема

Компании Prezent требовалось решение Vision AI для автоматического обнаружения структур скольжения, поскольку традиционные инструменты были медленными, ненадежными и часто не позволяли сохранить дизайн.

Решение

Благодаря моделям Ultralytics YOLO компания Prezent повысила точность с 65 до 87 %, сократила время обучения с 3 до 1 дня и уменьшила время обработки слайдов до 10 секунд.

Презентации играют ключевую роль в четком общении на деловых встречах, но переделать их так, чтобы они были эффективными и информативными, бывает непросто. Prezent использует искусственный интеллект для обнаружения и понимания элементов слайдов, таких как заголовки, текст, изображения и диаграммы, благодаря чему переработанные слайды остаются четкими, визуально привлекательными и простыми для восприятия.

Тестируя различные инструменты для обнаружения элементов слайдов, компания Prezent обнаружила, что многие из них нарушают макеты и иерархию информации, делая презентации менее целостными. Интегрировав модели Ultralytics YOLO, Prezent упрощает процесс, делая обнаружение элементов слайдов более быстрым, плавным и профессиональным при минимальных усилиях.

Редизайн слайдов быстрее и умнее с помощью искусственного интеллекта

Компания Prezent помогает руководителям высшего звена и бизнес-командам создавать четкие, профессиональные презентации, автоматизируя процесс редизайна. Изначально для этого использовались ручные шаблоны и человеческие усилия, что было медленно и неэффективно. 

Чтобы повысить эффективность, компания Prezent обратилась к искусственному интеллекту и компьютерному зрению для автоматизации форматирования слайдов с сохранением исходного макета. Используя модели обнаружения объектов, платформа теперь может автоматически определять и организовывать содержимое слайдов для более быстрого и беспроблемного процесса редизайна с минимальным участием пользователя. Таким образом, Prezent гарантирует, что презентации останутся понятными, визуально привлекательными и легкими для восприятия.

Препятствия на пути редизайна слайдов с помощью ИИ

Отличная презентация - это не только информация, но и ясность, структура и воздействие. Однако ручная переделка слайдов, чтобы сделать их более интересными, требует времени и усилий. Для руководителей высшего звена и бизнес-команд, которые часто полагаются на презентации во время совещаний, медленный и утомительный процесс переделки был серьезной проблемой.

Компания Prezent решила автоматизировать процесс редизайна слайдов, но столкнулась с главным препятствием - как обнаружить и реорганизовать элементы слайда, сохранив все на своих местах? Традиционные инструменты могли извлекать текст, но не могли распознать, как расположены заголовки, изображения и диаграммы, что часто нарушало макет.

Изначально Prezent использовала модели обнаружения объектов с открытым исходным кодом, но эти методы имели свои недостатки: низкая точность (60-65 %), медленное время обработки и макеты, которые все еще нуждались в ручных исправлениях. Чтобы по-настоящему автоматизировать процесс, Prezent требовалось более быстрое и умное решение на основе Vision AI, которое могло бы точно обнаруживать элементы слайдов и изменять их дизайн без ущерба для структуры. Именно тогда они обратились к компьютерному зрению и искусственному интеллекту, чтобы сделать процесс беспрепятственным.

Решение Prezent с искусственным интеллектом для обнаружения элементов скольжения

Чтобы автоматизировать переделку слайдов, сохранив при этом макеты в неизменном виде, компания Prezent интегрировала в свою платформу модели Ultralytics YOLO. Модели Ultralytics YOLO поддерживают различные задачи компьютерного зрения, включая обнаружение объектов. Слайды преобразуются в изображения, а YOLO обнаруживает ключевые элементы - заголовки, текстовые поля, изображения и диаграммы, - сохраняя при этом исходный макет. 

YOLO играет важнейшую роль в извлечении макета, помогая Prezent сохранять структуру и иерархию каждого слайда и одновременно обеспечивая быструю автоматическую переделку. Распознавая как текстовые, так и визуальные элементы, YOLO помогает сохранить функциональность и отточенный дизайн презентаций. Благодаря высокой точности и быстрой обработке YOLO позволяет Prezent автоматизировать обнаружение элементов слайдов, сокращая необходимость в ручной корректировке.

Почему стоит выбрать модели YOLO от Ultralytics?

Prezent выбрал модели Ultralytics YOLO, потому что их можно быстрее обучить, они более точны и имеют меньшую задержку по сравнению с другими моделями Vision AI. Prezent обнаружила, что обучение большинства моделей занимает от двух до трех дней, что замедляет процесс итераций и улучшений. 

"Обычно обучение модели машинного обучения занимает огромное количество времени, и часто приходится ждать два-три дня, чтобы сделать вывод, а затем решить, достаточно ли хороша точность. Но с YOLO мы можем обучить модель за один день, быстро принимать решения и быстро учиться на полученных результатах", - говорит главный специалист по изучению данных компании Prezent.

С помощью YOLO точность Prezent увеличилась с 65 до 87 %, что позволило быстро уточнить модели и повысить производительность. Кроме того, высокая скорость вывода YOLO позволяет обрабатывать слайды менее чем за 10 секунд, гарантируя автоматизацию в режиме реального времени и удобство работы. Интегрировав YOLO, компания Prezent нашла надежное, масштабируемое решение для эффективного и точного редизайна слайдов.

Обработка слайдов менее чем за 10 секунд с помощью YOLO

Используя модели Ultralytics YOLO, компания Prezent изменила процесс редизайна слайдов, сделав его более быстрым, эффективным и высокоточным. Возможность автоматического обнаружения и упорядочивания элементов слайдов обеспечила сохранение первоначальной структуры, четкости и визуальной привлекательности презентаций без ручного вмешательства.

"Скорость обработки с помощью Ultralytics YOLO также выше: мы можем предоставить нашим клиентам полностью обработанные слайды менее чем за 10 секунд. Быстрое время обучения и низкая задержка сыграли ключевую роль в оптимизации нашего рабочего процесса и повышении качества наших редизайнов", - поделился главный специалист по анализу данных компании Prezent.

Благодаря возможностям обработки данных в режиме реального времени YOLO компания Prezent смогла полностью автоматизировать процесс определения макета слайда, устранив неэффективность ручной переделки. Руководители высшего звена и бизнес-команды могут мгновенно создавать отполированные, профессиональные презентации, повышая эффективность рабочего процесса и удобство работы. Благодаря интеграции компьютерного зрения и искусственного интеллекта компания Prezent создала масштабируемое и автоматизированное решение, которое повышает как производительность, так и качество презентаций.

Путь компьютерного зрения в анализе документов

Компания Prezent хотела бы, чтобы модели компьютерного зрения улучшили свои возможности по обработке более сложных макетов и обеспечили более глубокое понимание структуры документов. Это позволило бы более тонко и точно перепроектировать слайды.

Одним из возможных улучшений является возможность группировать связанные элементы в подкатегории. Это поможет моделям искусственного интеллекта Vision понять иерархию и взаимосвязи между компонентами слайда. В результате переработанные слайды будут лучше структурированы, визуально целостны, и за ними будет легче следить.

В целом Презент считает, что по мере роста спроса на автоматизацию и решения, основанные на искусственном интеллекте, модели компьютерного зрения будут продолжать развиваться, чтобы справляться с более сложными задачами с большей точностью и скоростью. 

Любопытно, как искусственный интеллект может улучшить ваш бизнес? Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы ознакомиться с решениями Ultralytics в области искусственного интеллекта для различных отраслей, таких как компьютерное зрение в здравоохранении и производстве. Узнайте, как наши модели YOLO и варианты лицензий могут помочь вам начать работу уже сегодня!

Наше решение для вашей отрасли

Смотреть все

Часто задаваемые вопросы

Что такое модели YOLO от Ultralytics?

Модели Ultralytics YOLO - это архитектуры компьютерного зрения, разработанные для анализа визуальных данных, полученных из изображений и видео. Эти модели можно обучать для решения таких задач, как обнаружение объектов, классификация, оценка позы, отслеживание и сегментация объектов.Модели Ultralytics YOLO включают:

  • Ultralytics YOLOv5
  • Ultralytics YOLOv8
  • Ultralytics YOLO11

В чем разница между моделями Ultralytics YOLO?

Ultralytics YOLO11 - это последняя версия наших моделей компьютерного зрения. Как и предыдущие версии, она поддерживает все задачи компьютерного зрения, за которые сообщество Vision AI полюбило YOLOv8. Однако новая YOLO11 отличается большей производительностью и точностью, что делает ее мощным инструментом и идеальным союзником для решения реальных задач в промышленности.

Какую модель Ultralytics YOLO выбрать для своего проекта?

Выбор модели зависит от конкретных требований проекта. Важно учитывать такие факторы, как производительность, точность и потребности в развертывании. Вот краткий обзор:

  • Некоторые из ключевых особенностей Ultralytics YOLOv8:
  1. Зрелость и стабильность: YOLOv8 - это проверенный, стабильный фреймворк с обширной документацией и совместимостью с предыдущими версиями YOLO, что делает его идеальным для интеграции в существующие рабочие процессы.
  2. Простота использования: Благодаря удобной для новичков настройке и простой установке YOLOv8 идеально подходит для команд любого уровня подготовки.
  3. Экономичность: Она требует меньше вычислительных ресурсов, что делает ее отличным вариантом для проектов с ограниченным бюджетом.
  • Некоторые из ключевых особенностей Ultralytics YOLO11:
  1. Более высокая точность: YOLO11 превосходит YOLOv8 в бенчмарках, достигая более высокой точности при меньшем количестве параметров.
  2. Расширенные возможности: Он поддерживает такие передовые задачи, как оценка положения, отслеживание объектов и ориентированные ограничительные рамки (OBB), предлагая непревзойденную универсальность.
  3. Эффективность в реальном времени: Оптимизированный для приложений реального времени, YOLO11 обеспечивает более быстрое получение выводов и превосходно работает с пограничными устройствами и задачами, чувствительными к задержкам.
  4. Адаптивность: Благодаря широкой аппаратной совместимости YOLO11 хорошо подходит для развертывания на пограничных устройствах, облачных платформах и графических процессорах NVIDIA.

Какая лицензия мне нужна?

Репозитории Ultralytics YOLO, такие как YOLOv5 и YOLO11, по умолчанию распространяются по лицензии AGPL-3.0. Эта лицензия, одобренная OSI, предназначена для студентов, исследователей и энтузиастов, поощряет открытое сотрудничество и требует, чтобы любое программное обеспечение, использующее компоненты AGPL-3.0, также было открыто. Хотя она обеспечивает прозрачность и способствует инновациям, она может не соответствовать коммерческим сценариям использования.
Если ваш проект предполагает внедрение программного обеспечения Ultralytics и моделей искусственного интеллекта в коммерческие продукты или услуги, и вы хотите обойти требования AGPL-3.0 к открытому исходному коду, корпоративная лицензия - идеальный вариант.

‍ Преимуществакорпоративной лицензии включают:

  • Коммерческая гибкость: Модифицируйте и внедряйте исходный код и модели Ultralytics YOLO в собственные продукты без соблюдения требования AGPL-3.0 об открытом исходном коде вашего проекта.
  • Собственные разработки: Получите полную свободу в разработке и распространении коммерческих приложений, включающих код и модели Ultralytics YOLO.

Чтобы обеспечить беспрепятственную интеграцию и избежать ограничений AGPL-3.0, запросите лицензию Ultralytics Enterprise License, используя приведенную форму. Наши сотрудники помогут вам подобрать лицензию в соответствии с вашими конкретными потребностями.

Зарядитесь энергией с помощью Ultralytics YOLO

Получите передовое видение ИИ для своих проектов. Найдите подходящую лицензию для своих целей уже сегодня.

Изучите варианты лицензирования
Ссылка копируется в буфер обмена