Назад к блогу
AB
Abirami Vina
Создатель контента · Ultralytics
Начав свою карьеру в качестве инженера по компьютерному зрению, Абирами Вина заложила прочный фундамент в области Vision AI и машинного обучения. Она является создателем контента для Ultralytics, а также основателем и главным автором в Scribe of AI, где она создает высококачественный технический контент для AI-компаний. Движимая страстью делать AI понятным и увлекательным, ее работа преодолевает разрыв между передовыми технологиями и их практическим применением.
Статьи
Ускорение Ultralytics YOLO26 с помощью OpenVINO на Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake)
Узнай, как экспортировать модели Ultralytics YOLO26 в формат OpenVINO и ускорить инференс на оборудовании Intel, включая CPU, GPU и NPU.
Основные итоги участия Ultralytics в Embedded Vision Summit 2026
Присоединяйся к нам, чтобы узнать о том, как прошло участие Ultralytics в Embedded Vision Summit 2026, где мы представили Ultralytics YOLO26 и пообщались с ИИ-сообществом в Санта-Кларе.
Как экспортировать модели Ultralytics YOLO с помощью Ultralytics Platform
С легкостью экспортируй модели Vision AI с помощью Ultralytics Platform. Узнай, как подготовить модели для развертывания на периферийных устройствах, мобильных платформах и в облаке всего за несколько кликов.
Обнаружение небезопасной укладки поддонов с помощью Ultralytics YOLO26
Узнай, как Ultralytics YOLO26 можно использовать для обнаружения небезопасной укладки поддонов на складах, что помогает повысить безопасность, снизить риски и поддерживать эффективную работу.
Руководство по полигональной аннотации с помощью Ultralytics Platform
Открой для себя полигональную аннотацию, узнай, как она обеспечивает точную сегментацию объектов и как легко создавать разметку с помощью Ultralytics Platform.
Основные итоги участия Ultralytics в Hannover Messe 2026 в Германии
Присоединяйся к нам, чтобы узнать, как прошло участие Ultralytics в выставке Hannover Messe 2026 в Германии, где мы продемонстрировали, как модели Ultralytics YOLO обеспечивают работу промышленных ИИ-решений.
Выбор между PyTorch и TensorFlow для проектов по компьютерному зрению
Узнай, чем отличаются PyTorch и TensorFlow в проектах по компьютерному зрению и какой фреймворк лучше подходит для твоего рабочего процесса.
Изучение обучения с учителем и без учителя в компьютерном зрении
Изучи различия между обучением с учителем и без учителя в компьютерном зрении и узнай, как выбрать правильный подход для твоих данных и целей проекта.
Использование Ultralytics YOLO26 для обнаружения соответствия планограмме
Узнай, как построить систему контроля планограмм, используя модели Vision AI, такие как Ultralytics YOLO26, для обнаружения неправильно размещенных товаров и автоматизации проверки полок в магазинах.
Мониторинг развернутых моделей компьютерного зрения на Ultralytics Platform
Узнай, как отслеживать работу моделей компьютерного зрения в продакшене с помощью Ultralytics Platform. Отслеживай метрики, находи проблемы и повышай надежность.
Создай систему визуальной инспекции на базе камер без глубоких знаний в ИИ
Узнай, как создать систему визуальной инспекции на базе камер без глубоких знаний в ИИ, используя Ultralytics Platform — от разметки до развертывания.
Ultralytics YOLO26 против YOLO11 против YOLOv8: что выбрать?
Сравни Ultralytics YOLO26, Ultralytics YOLO11 и Ultralytics YOLOv8 и узнай, какую модель компьютерного зрения стоит выбрать для твоих проектов.