Sektörlerde gerçek dünya yapay zekâ çözümlerine güç veriyoruz

Ultralytics Platform bizim için oyunun kurallarını değiştirdi. Veri bilimcilerimizin veri kümeleri oluşturmasını, bulut işlem kaynaklarını kullanarak yeni modelleri hızla eğitmesini, farklı model ayarlarıyla yapılan deneyleri karşılaştırmasını ve sonunda her sorun için en iyi modeli belirlemesini çok kolaylaştırıyor. Nesne tespiti, örnek segmentasyonu ve anlamsal segmentasyon deneyleri için ilk başvurduğumuz araç hâline geldi.

Ultralytics YOLO, çok modlu algılamanın yanı sıra SK Godelius'un bilgisayarlı görü hattının temel bileşenlerinden biridir; hangi parçaların arızalandığını tam olarak belirlememizi sağlayan doğruluğu sunarak çalışanları güvende tutar ve denetimlerimizin tutarlılığını sağlar.

Ultralytics YOLO modelleri, yapay zekâ hizmeti uygulama hızımızı %25,2 artırmamıza yardımcı oldu. Dağıtımları kolay ve gerçek dünyada mükemmel performans sunuyor; operasyonel performanstan ödün vermeden daha yüksek hız, doğruluk ve ölçeklenebilirlik sağlıyorlar.

Ultralytics'in eğitim için sunduğu altyapıdan gerçekten çok memnunuz; özellikle kullanmaya başlamanın ne kadar kolay olmasını seviyoruz. Özellikle veri kümemizi oluşturup “train” işlevini çalıştırmak son derece kolaydı.

Değerlendirdiğimiz tüm modeller arasında YOLO, kullanım alanlarımız için açık ara en hızlısıydı.

Modelimizin farklı ve heterojen malzeme sınıflarını sınıflandırma doğruluğunu artırırken ekibimizin ihtiyaç duyduğu manuel iş miktarını azaltmak istedik. Ultralytics YOLO'ya geçmek, bu performans iyileştirmelerinin önünü açan temel adımdı.

Ultralytics YOLOv8 nano ile uçta yeniden eğitim yapıp haftalar yerine saatler içinde yeni bir model gönderebiliyoruz; üstelik verilerin yalnızca küçük bir bölümünü aktarıyoruz. Bu doğruluk ve küçük ayak izi birleşimi, ortamlarımızın tam da ihtiyaç duyduğu şey.

Ultralytics YOLO modelleri kolay, doğru ve esnek. Bu sayede devriye süresini ortalama yaklaşık %30 azaltabildik.

Ultralytics'e geçme adımını attığımızda her şey çok daha basit hâle geldi. Tek satır kodla her şeyi eğitebilir, tahmin yapabilir ve dışa aktarabilirsin.

Ultralytics Python paketi aracılığıyla Ultralytics YOLO modellerini eğitme ve dağıtma olanağı son derece sağlam. Hızlı çıkarımla birleştiğinde görüntüleri hızlıca işlememizi ve şantiyelerde gerçek zamanlı geri bildirim sunmamızı sağlıyor.

Ultralytics sayesinde diğer modellere kıyasla daha yüksek doğrulukla hızı artırabildik. CUDA, TensorRT, ONNX ve OpenVINO gibi çeşitli çerçevelerle uyumluluk, Ar-Ge aşamasında ağırlıklara ince ayar yaparken ve ardından kullandığımız donanıma göre optimize ederken çok yardımcı oldu.

Daha yolun başındayız. Ultralytics YOLO ile yalnızca daha güvenli değil, aynı zamanda daha akıllı çözümler geliştirebileceğimiz bir temele sahibiz; bu çözümler hayat kurtarabilecek gerçek zamanlı içgörüler sunabilir ve endüstriyel güvenlik yönetimini dönüştürebilir.

Gıda üretim hatlarında malzemeleri alıp yerleştiren, bilgisayarlı görü destekli robotlar üretiyoruz. Robotik manipülasyon santimetrenin altında hassasiyet gerektiriyor ve Ultralytics YOLO modelleri bu doğruluk düzeyini sağlamakta çok başarılı.

Ultralytics YOLO modellerinin STM32 mikrodenetleyicilerimizdeki performansı, uçta bilgisayarlı görü için yeni ufuklar açıyor. Sorunsuz entegrasyon ve birden fazla model varyantına yönelik destek sayesinde geliştiriciler, ölçeklenebilir ve hızlı tepki veren gömülü görü çözümleri geliştirmek için ihtiyaç duydukları her şeye sahip.

Ultralytics'in YOLO'sunu kullanmak gerçekten büyük keyif verdi. Python kütüphanesi hem eğitimde hem çıkarımda son derece akıcı ve tutarlı… pratikte, hattımıza entegrasyonu şaşırtıcı derecede sorunsuzdu; bu nadir rastlanan bir durum.

Ultralytics Python paketi modelleri çok kolay ve hızlı eğitmemizi sağlıyor. Ayrıca farklı modeller ve yeni YOLO sürümleri arasındaki standardizasyonu, yıllar içinde yüksek düzeyde kararlılık sağlıyor.

Ultralytics YOLO'yu Instabase AI platformumuza entegre etmek kolay ve sorunsuz oldu. Bu entegrasyon, sürüm takvimini hızlandırmamıza ve müşterilerimize görsel nesne tanıma özellikleri sunmamıza yardımcı oldu.

Olağanüstü doğruluk ve verimlilikle görsel verileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürüyorlar. Ultralytics YOLOv8'i SSS'nin (Sony Semiconductor Solutions Corporation) IMX500 sensörüyle birleştiren bu ortaklık, yüksek performanslı görsel veri işlemeye dayanan işletmelerin gerçek zamanlı karar alma süreçlerini iyileştiren güçlü, cihaz üzerinde çalışan yapay zekâ yetenekleri sunuyor.

Ultralytics YOLO modelleri, Metis AI Processing Units (AIPU) ürünlerimize çok uygun. Entegrasyonları kolay, verimli çalışıyorlar ve müşterilerimizin etkili Görsel Yapay Zekâ uygulamalarını uçta hiç vakit kaybetmeden kullanmaya başlamalarına yardımcı oluyorlar.

ALYCE'de Ultralytics'i kullanmak, modellerimizi eğitme biçimimizi kökten değiştirdi; veri doğruluğunu artırmamıza, müşterilerimize benzersiz kalite sunmamıza ve sürdürülebilir mobilite projelerinde onlara destek olmamıza olanak sağladı.

Ultralytics YOLO modelleri, gelgit türbini sahalarından limanlara ve mercan resiflerine kadar birçok farklı su altı ortamında bizim için çok iyi çalıştı. Doğruluğu ve güvenilirliği sayesinde deniz enerjisi ve araştırma projelerindeki çevresel izleme çalışmalarımızda bu modellere büyük ölçüde güveniyoruz.

Ultralytics, prototiplerin yanı sıra nihai çözümler geliştirmek için de son derece güçlü ve kullanımı kolay bir çözüm.

Normalde bir makine öğrenimi modelini eğitmek çok uzun sürer; çıkarımı beklemek için çoğu zaman iki ila üç gün ayırır, ardından doğruluğun yeterince iyi olup olmadığına karar vermen gerekir. Ancak Ultralytics YOLO ile modeli tek bir günde eğitebilir, hızlıca karar verebilir ve sonuçlardan hızla öğrenebiliriz. Eğitim tamamlandıktan sonra performansı daha da artırmak için veri kümesini de geliştirebiliriz.

Ultralytics'in YOLO modelleri, yapay zekâ sektöründe oyunun kurallarını değiştiriyor. YOLOv5 ve YOLOv8 modelleri; kullanım kolaylıkları, son teknoloji performansları ve doğrulukları nedeniyle geliştiriciler tarafından tercih ediliyor. OpenVINO ile birlikte kullanıldıklarında bu modeller, modern CPU'larda kutudan çıkar çıkmaz mümkün olan en iyi performansı sunma potansiyeline sahip.