Prezent, slayt öğelerini tespit etmek için Ultralytics YOLO modellerine yöneliyor

Sunumlar, iş toplantılarında net iletişim için önemlidir, ancak hem etkili hem de bilgilendirici olacak şekilde yeniden tasarlamak zor olabilir. Prezent, yeniden tasarlanan slaytların net, görsel olarak ilgi çekici ve takip edilmesi kolay kalmasını sağlamak için başlıklar, metin, resimler ve grafikler gibi slayt öğelerini algılamak ve anlamak için yapay zekayı kullanır.

Slayt öğesi algılama için çeşitli araçları test ederken, Prezent, birçoğunun düzenleri ve bilgi hiyerarşilerini bozduğunu ve sunumları daha az tutarlı hale getirdiğini buldu. Ultralytics YOLO modellerini entegre ederek, Prezent süreci kolaylaştırır ve slayt öğesi algılamayı daha hızlı, daha sorunsuz ve minimum çabayla daha profesyonel hale getirir.

AI ile slayt tasarımını daha hızlı ve akıllı hale getirmek

Prezent, yeniden tasarım sürecini otomatikleştirerek üst düzey yöneticilerin ve iş ekiplerinin net, profesyonel sunumlar oluşturmasına yardımcı olur. Başlangıçta bu, yavaş ve verimsiz olan manuel şablonlara ve insan gücüne dayanıyordu. 

Verimliliği artırmak için Prezent, orijinal düzeni korurken slayt biçimlendirmesini otomatikleştirmek üzere yapay zekaya ve bilgisayarlı görüye yöneldi. Nesne algılama modellerini kullanarak, platformları artık minimum kullanıcı girdisiyle daha hızlı, daha sorunsuz bir yeniden tasarım süreci için slayt içeriğini otomatik olarak algılayıp düzenleyebiliyor. Bunu yaparak Prezent, sunumların net, görsel olarak çekici ve takip edilmesi kolay kalmasını sağlıyor.

‍Yapay zeka destekli slayt yeniden tasarımındaki engel

Harika bir sunum sadece bilgiyle ilgili değildir - netlik, yapı ve etki ile ilgilidir. Ancak, slaytları daha ilgi çekici hale getirmek için manuel olarak yeniden tasarlamak zaman ve çaba gerektirir. Toplantılar için sık sık sunumlara güvenen üst düzey yöneticiler ve iş ekipleri için, yavaş ve sinir bozucu yeniden tasarım süreci büyük bir zorluktu.

Prezent, slayt yeniden tasarımını otomatikleştirmeyi hedefledi, ancak önemli bir engel vardı: Her şeyi yerinde tutarak slayt öğelerini nasıl tespit edip yeniden düzenlersiniz? Geleneksel araçlar metni çıkarabiliyordu ancak başlıkların, resimlerin ve grafiklerin nasıl düzenlendiğini algılayamıyor ve çoğu zaman düzeni bozuyordu.

Başlangıçta Prezent, açık kaynaklı nesne algılama modelleri kullandı, ancak bu yöntemlerin sınırlamaları vardı: düşük doğruluk (%60-65), yavaş işleme süreleri ve hala manuel düzeltmeler gerektiren düzenler. Süreci gerçekten otomatikleştirmek için Prezent'in, slayt öğelerini doğru bir şekilde algılayabilen ve yapısından ödün vermeden yeniden tasarlayabilen daha hızlı, daha akıllı bir Görüntü İşleme (Vision AI) çözümüne ihtiyacı vardı. Süreci kusursuz hale getirmek için bilgisayar görüşüne ve yapay zekaya yöneldiler.

Prezent’in slayt öğesi tespiti için görüntü işleme (vision AI) çözümü

Slayt düzenlerini korurken slayt yeniden tasarımını otomatikleştirmek için Prezent, Ultralytics YOLO modellerini platformuna entegre etti. Ultralytics YOLO modelleri, nesne tespiti de dahil olmak üzere çeşitli bilgisayarlı görü görevlerini destekler. Slaytlar görüntülere dönüştürülür ve YOLO, orijinal düzeni korurken başlıklar, metin kutuları, resimler ve grafikler gibi temel öğeleri algılar. 

YOLO, düzen çıkarma konusunda çok önemli bir rol oynar ve Prezent'in her bir slaytın yapısını ve hiyerarşisini korumasına yardımcı olurken, hızlı ve otomatik yeniden tasarımlar sağlar. Hem metin hem de görsel öğeleri tanıyarak, YOLO sunumların hem işlevselliğini hem de şık tasarımını korumasını sağlar. Yüksek doğruluk ve hızlı işleme ile YOLO, Prezent'in slayt öğesi algılamasını otomatikleştirmesini sağlayarak manuel ayarlama ihtiyacını azaltır.

Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmelisiniz?

Prezent, Ultralytics YOLO modellerini seçti çünkü bu modeller daha hızlı eğitilebiliyor, daha doğru sonuçlar veriyor ve diğer Görüntü İşleme (Vision AI) modellerine kıyasla daha düşük gecikme süresine sahip. Prezent, çoğu modelin eğitiminin iki ila üç gün sürdüğünü ve bunun da yinelemeleri ve iyileştirmeleri yavaşlattığını tespit etti. 

Prezent'teki Veri Bilimi Yöneticisi, "Normalde, bir makine öğrenimi modelini eğitmek çok zaman alır ve genellikle çıkarım için iki ila üç gün beklemeniz ve ardından doğruluğun yeterince iyi olup olmadığına karar vermeniz gerekir. Ancak YOLO ile modeli tek bir günde eğitebilir, hızlı kararlar alabilir ve sonuçlardan hızla öğrenebiliriz," diyor.

YOLO ile Prezent'in doğruluğu %65'ten %87'ye yükseldi ve modelleri hızla iyileştirip performansı artırabildi. Ayrıca, YOLO'nun hızlı çıkarım hızları, slayt işlemenin 10 saniyenin altında tamamlanmasını sağlayarak gerçek zamanlı otomasyonu ve kusursuz bir kullanıcı deneyimini garanti eder. YOLO'yu entegre ederek Prezent, verimli ve doğru slayt yeniden tasarımı için güvenilir, ölçeklenebilir bir çözüm buldu.

YOLO ile 10 saniyeden kısa sürede slayt işleme

Prezent, Ultralytics YOLO modellerinden yararlanarak, slayt yeniden tasarım sürecini daha hızlı, daha verimli ve son derece doğru olacak şekilde yeniden tanımladı. Slayt öğelerini otomatik olarak algılama ve düzenleme yeteneği, sunumların orijinal yapısını, netliğini ve görsel çekiciliğini manuel müdahale olmadan korumasını sağladı.

Prezent'teki Veri Bilimi Yöneticisi, "Ultralytics YOLO'yu kullanarak, müşterilerimize 10 saniyeden kısa sürede tamamen işlenmiş slaytlar sağlayabildiğimiz için işlem hızı da üstün. Hızlı eğitim süresi ve düşük gecikme süresi, iş akışımızı düzene koymanın ve yeniden tasarımlarımızın kalitesini artırmanın anahtarı oldu," şeklinde konuştu.

YOLO'nun gerçek zamanlı işleme yetenekleri sayesinde Prezent, slayt düzeni algılamasını tamamen otomatik hale getirebildi ve manuel yeniden tasarımın verimsizliklerini ortadan kaldırdı. Üst düzey yöneticiler ve iş ekipleri, iş akışı verimliliğini ve kullanıcı deneyimini iyileştirerek anında cilalı, profesyonel sunumlar oluşturabilir. Bilgisayar görüşünü ve yapay zekayı entegre ederek Prezent, hem üretkenliği hem de sunum kalitesini artıran ölçeklenebilir ve otomatik bir çözüm oluşturdu.

Belge analizinde bilgisayarlı görü için gelecek

Prezent, bilgisayar görüşü modellerinin daha karmaşık düzenleri işleme ve belge yapıları hakkında daha derin bilgiler sağlama yeteneğini geliştirmesini görmek istiyor. Bu, daha hassas ve doğru slayt yeniden tasarımlarını mümkün kılacaktır.

Olası bir iyileştirme, ilgili öğeleri alt kategoriler halinde gruplandırma yeteneğidir. Bu tür içgörüler, Vision AI modellerinin slayt bileşenleri arasındaki hiyerarşiyi ve ilişkileri anlamasına yardımcı olacaktır. Sonuç olarak, yeniden tasarlanan slaytlar daha iyi yapılandırılmış, görsel olarak uyumlu ve takip edilmesi daha kolay olacaktır.

Genel olarak, Prezent, otomasyon ve AI güdümlü çözümlere olan talep arttıkça, bilgisayarlı görü modellerinin daha karmaşık görevleri daha yüksek doğruluk ve hızla ele almak için gelişmeye devam edeceğine inanıyor. 

Görüntü İşleme (Vision AI) teknolojisinin işinizi nasıl geliştirebileceğini merak ediyor musunuz? GitHub depomuzu ziyaret ederek Ultralytics'in sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görü ve üretim gibi farklı sektörlere yönelik yapay zeka çözümlerini inceleyin. YOLO modellerimizin ve lisans seçeneklerimizin bugün başlamanıza nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin!