İşlem gücü, enerji ve maliyet açısından mevcut sınırlamaların üstesinden gelerek, mevcut çözümlerin maliyet ve enerji tüketiminin çok altında yüksek performanslı çıktılar sunan yeni bir bilgisayarla görme kullanım durumları sınıfını mümkün kılmak.
Ultralytics ve STMicroelectronics, YOLO modellerini düşük güçlü mikro denetleyicilere verimli bir şekilde dağıtmak ve uçta doğru ve gerçek zamanlı çıkarımlar elde etmek için bir araya geldi.
Yapay zekanın sektörlerde benimsenmesi arttıkça, uçta gerçek zamanlı çıkarımlar yapabilen yüksek performanslı, düşük güçlü çözümlere olan talep de hızla artıyor. STMicroelectronics, bu teknolojik ihtiyaca yanıt vermek için gömülü yapay zeka iş yükleri için tasarlanmış entegre bir Sinir İşleme Birimi (NPU) içeren STM32N6 mikrodenetleyicisini tanıttı.
STMicroelectronics, Ultralytics YOLO modellerini STM32N6 üzerinde çalıştırarak, mikro denetleyicilerde doğru ve verimli gömülü Vision AI'nın mümkün olduğunu gösterdi ve akıllı şehirler, sağlık hizmetleri ve tüketici elektroniği gibi sektörlerde ölçeklenebilir, cihaz üzerinde zeka için yeni fırsatlar açtı.
STMicroelectronics, dünya çapında 50.000'den fazla çalışanı ve 200.000'den fazla müşterisiyle yarı iletken teknolojisinde küresel bir liderdir. Elektrikli araçlardan ve endüstriyel ekipmanlardan akıllı ev cihazlarına ve tüketici elektroniğine kadar uygulamaları mümkün kılan çipler tasarlar ve üretirler.
Daha fazla endüstri, cihazları daha akıllı ve daha duyarlı hale getirmek için yapay zekaya yönelirken, STMicroelectronics bu yetenekleri doğrudan uç noktaya getirmeye odaklanmıştır. Örneğin, güçlü ve enerji tasarruflu bir çip olan STM32N6 mikro denetleyicisi, bilgisayarla görme gibi cihaz içi yapay zeka görevlerini yerine getirebilir.
STMicroelectronics, geliştiricilerin STM32N6 üzerinde gömülü görüntü uygulamaları oluşturmalarına yardımcı olmak için bir mikrodenetleyici üzerinde verimli bir şekilde çalışabilen esnek, yüksek performanslı modeller aradı. Ultralytics YOLO modellerinin hız, doğruluk ve entegrasyon kolaylığının güvenilir bir kombinasyonunu sunarak mükemmel bir uyum sağladığı ortaya çıktı.
Edge AI kavramı yaygın olarak kabul görmeden önce, bilgisayarla görme modelleri genellikle bulut sunucuları veya GPU'lar (Grafik İşleme Birimleri) gibi büyük, merkezi sistemlerde çalışacak şekilde geliştiriliyordu. Bu platformlar, büyük modelleri eğitmek ve dağıtmak için gereken bilgi işlem yeteneklerini sunuyordu, ancak aynı zamanda yüksek enerji tüketimi, ağ bağımlılığı, gecikme ve artan işletme maliyetleri gibi sınırlamalar da getiriyordu.
Sağlık hizmetleri, tüketici elektroniği ve akıllı şehirler gibi sektörlerde daha akıllı, gerçek zamanlı uygulamaların hayata geçirilmesine yönelik ilgi arttıkça, yapay zeka işlemeyi verilerin üretildiği yere, cihazın kendisine yaklaştırmanın hem teknik bir gereklilik hem de stratejik bir fırsat olduğu anlaşıldı.
Bununla birlikte, yapay zeka modellerini düşük güçlü mikro denetleyicilerde çalıştırmak zor olabilir. Bu cihazların genellikle sınırlı bellek, bilgi işlem gücü ve enerji kapasitesine sahip olması, performans veya doğruluktan ödün vermeden karmaşık görüntü modellerinin kullanılmasını zorlaştırmaktadır.
STMicroelectronics, geliştiricilerin modellerini veya iş akışlarını büyük ölçüde basitleştirmelerini gerektirmeden STM32N6 mikrodenetleyicilerine güvenilir, gerçek zamanlı bilgisayarla görme yetenekleri kazandıracak kadar çok yönlü bir model paketi tanımlamaya ihtiyaç duyuyordu. Amaçları, gömülü sistemlerin katı kısıtlamaları içinde kalırken anlamlı bir cihaz içi yapay zeka sunmaktı.
STMicroelectronics, düşük güçlü gömülü cihazlarda gelişmiş yapay zekayı mümkün kılmak için Neural-ART Accelerator™ ile donatılmış yüksek performanslı bir mikro denetleyici olan STM32N6'yı tanıttı. Bu, özellikle uç yapay zeka iş yükleri için geliştirilmiş bir kurum içi Nöral İşlem Birimidir (NPU). Bu teknoloji, geliştiricilerin yapay zeka çıkarımlarını doğrudan cihaz üzerinde çalıştırmasını mümkün kılarak bulut bilişime olan bağımlılığı azaltırken hızı, yanıt verebilirliği ve enerji verimliliğini artırır.
STMicroelectronics, Ultralytics YOLO modellerini mikrodenetleyici üzerinde çalıştırarak STM32N6'nın yeteneklerini değerlendirmek ve sergilemek için Ultralytics ile ortaklık kurdu. Hız ve doğruluk dengesi ile tanınan Ultralytics YOLO modelleri, kaynak kısıtlı ortamlar ve gömülü dağıtımlar için çok uygundur.
.webp)
STMicroelectronics, çeşitli YOLO model varyantlarını doğrudan STM32N6 üzerinde çalıştırarak, bir mikrodenetleyicinin güç ve bellek sınırları dahilinde nesne algılama, sınıflandırma ve izleme gibi bir dizi Vision AI kullanım durumunu gösterebildi. Bu işbirliği, geliştiricilere ölçeklenebilir, üretime hazır görüntü modellerini kullanarak gerçek zamanlı, yapay zeka destekli gömülü sistemleri dağıtmak için güvenilir bir seçenek sunuyor.
Ultralytics YOLO modelleri, STMicroelectronics'e yapay zeka özellikli gömülü sistemler için gereken doğruluk, verimlilik ve çok yönlülüğün doğru kombinasyonunu sundu. Modeller, STM32N6 gibi düşük güçlü mikro denetleyicilerde çalışacak kadar hafif, ancak gerçek zamanlı nesne algılama ve örnek segmentasyon performansı sunacak kadar güçlüdür.
Örneğin, Ultralytics YOLOv8n modelini STM32N6 üzerinde 256'ya 256 çözünürlükte çalıştırırken, sistem saniyede 34 kareye ulaştı ve her çıkarım yaklaşık 29 milisaniye sürdü. Güç ölçümleri, çıkarım başına yalnızca 9,4 milijoules kullandığını göstermiştir, bu da sistemi düşük güçlü cihazlarda gerçek zamanlı görüş görevleri için çok uygun hale getirmektedir.
Birden fazla YOLO modeli varyantı desteği ile geliştiriciler, uygulamalarının kısıtlamalarına bağlı olarak hız, boyut veya doğruluk için ince ayar yapma esnekliğine sahiptir. Entegre edilmesi kolay mimari, güçlü topluluk ve dokümantasyon desteği ile birleştiğinde Ultralytics YOLO'yu STMicroelectronics'in çok çeşitli gömülü kullanım durumlarında Vision AI'nın benimsenmesini hızlandırma hedefi için doğal bir uyum haline getirdi.
Ultralytics Enterprise lisansı aracılığıyla STMicroelectronics, müşterilere dahili test ve geliştirme için YOLO modellerinin tam paketine erişim sağlar. Bununla birlikte, herhangi bir ticari dağıtım için, müşterilerin lisans formu aracılığıyla doğrudan Ultralytics'ten kendi ticari lisanslarını talep etmeleri gerekir. Bu, uyumluluğu sağlar ve üretime hazır Vision AI çözümlerine giden ölçeklenebilir bir yolu destekler.
Ultralytics YOLO modellerinin doğrudan STM32N6 mikrodenetleyici üzerinde çalıştırılabilmesi, STMicroelectronics ve geliştirici ekosistemi için çok çeşitli Vision AI uygulamalarının kilidini açmıştır. Harici işleme veya bulut bağlantısına ihtiyaç duymadan cihaz üzerinde hızlı ve doğru çıkarım sağlayan bu çözüm, akıllı özelliklerin kompakt ve düşük güçlü sistemlerde kullanılmasını mümkün kılıyor.
Müşteriler, akıllı şehir altyapısında gerçek zamanlı yaya ve araç algılama, endüstriyel otomasyonda cihaz üzerinde güvenlik kontrolleri ve kalite kontrolü ve taşınabilir sağlık araçlarında yapay zeka destekli teşhis gibi sektörlerdeki kullanım alanlarını araştırıyor. Benzer şekilde, tüketici elektroniği alanında YOLO modelleri, pille çalışan cihazların performans kısıtlamaları dahilinde varlık algılama, hareket tanıma ve nesne izleme gibi duyarlı özellikleri mümkün kılıyor.
Yapay zeka gelişmeye devam ederken STMicroelectronics, uç cihazlara güçlü ve verimli çözümler getirmeyi kolaylaştırmaya odaklanıyor. Ultralytics gibi iş ortaklarıyla yakın çalışarak, geliştiricilerin kullanıma hazır modeller, araçlar ve STM32 uyumlu kaynaklarla daha hızlı başlamalarına yardımcı oluyorlar.
Uç yapay zeka inovasyonunda bir sonraki adımı atın. Ultralytics YOLO modellerinin gömülü görüşü nasıl dönüştürdüğünü keşfetmek için GitHub depomuzu ziyaret edin. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve perakendede bilgisayarla görme uygulamalarını keşfedin ve lisanslama seçeneklerimize bugün göz atın!
Ultralytics YOLO modelleri, görüntülerden ve video girdilerinden gelen görsel verileri analiz etmek için geliştirilmiş bilgisayarla görme mimarileridir. Bu modeller Nesne algılama, sınıflandırma, poz tahmini, izleme ve örnek segmentasyonu gibi görevler için eğitilebilir Ultralytics YOLO modelleri şunları içerir:
Ultralytics YOLO11, Bilgisayarla Görme modellerimizin en son sürümüdür. Tıpkı önceki sürümleri gibi, Vision AI topluluğunun YOLOv8 hakkında sevdiği tüm bilgisayarla görme görevlerini destekler. Bununla birlikte, yeni YOLO11 daha yüksek performans ve doğrulukla birlikte gelir, bu da onu güçlü bir araç ve gerçek dünyadaki endüstri zorlukları için mükemmel bir müttefik haline getirir.
Kullanmayı seçtiğiniz model, özel proje gereksinimlerinize bağlıdır. Performans, doğruluk ve dağıtım ihtiyaçları gibi faktörleri göz önünde bulundurmak çok önemlidir. İşte hızlı bir genel bakış:
YOLOv5 ve YOLO11 gibi Ultralytics YOLO depoları, varsayılan olarak AGPL-3.0 Lisansı altında dağıtılır. OSI onaylı bu lisans öğrenciler, araştırmacılar ve meraklılar için tasarlanmıştır, açık işbirliğini teşvik eder ve AGPL-3.0 bileşenlerini kullanan herhangi bir yazılımın da açık kaynaklı olmasını gerektirir. Bu, şeffaflığı sağlar ve yeniliği teşvik ederken, ticari kullanım durumlarıyla uyumlu olmayabilir.
Projeniz Ultralytics yazılımını ve AI modellerini ticari ürünlere veya hizmetlere yerleştirmeyi içeriyorsa ve AGPL-3.0'ın açık kaynak gereksinimlerini atlamak istiyorsanız, bir Kurumsal Lisans idealdir.
Kurumsal Lisansın faydaları şunlardır:
Sorunsuz entegrasyon sağlamak ve AGPL-3.0 kısıtlamalarından kaçınmak için, sağlanan formu kullanarak bir Ultralytics Kurumsal Lisansı talep edin. Ekibimiz, lisansı özel ihtiyaçlarınıza göre uyarlamanıza yardımcı olacaktır.
%201.webp)
.webp)
.webp)
.webp)