Ultralytics Nền tảng: Năm công cụ, một nền tảng thị giác máy tính.

Hôm nay, chúng tôi đã ra mắt Nền tảng Ultralytics , nền tảng thị giác máy tính toàn diện tối ưu được thiết kế để đơn giản hóa cách xây dựng và triển khai các hệ thống AI thị giác. Mặc dù thị giác máy tính , một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc diễn giải hình ảnh và video, đã và đang hỗ trợ nhiều hệ thống mà chúng ta đang sử dụng hiện nay, nhưng việc xây dựng các giải pháp này theo truyền thống vẫn rất phức tạp.

Đối với nhiều kỹ sư trí tuệ nhân tạo và nhà phát triển máy học, việc xây dựng một ứng dụng thị giác máy tính vẫn liên quan đến việc chuyển đổi giữa nhiều công cụ khác nhau trong suốt quá trình phát triển. Một nhóm có thể quản lý tập dữ liệu và chú thích trên một nền tảng, chạy huấn luyện mô hình trên một nền tảng khác và dựa vào các dịch vụ bổ sung để kiểm tra dự đoán, theo dõi thử nghiệm và triển khai hệ thống vào môi trường sản xuất.

Khi dự án phát triển, việc chuyển đổi công cụ có thể làm chậm quá trình phát triển và tăng chi phí vận hành. Thay vì tập trung vào việc cải thiện mô hình và xây dựng các ứng dụng thị giác máy tính mới, các nhóm thường dành thời gian quản lý quy trình làm việc, di chuyển dữ liệu giữa các công cụ và cấu hình cơ sở hạ tầng.

Ultralytics Nền tảng này được tạo ra để đơn giản hóa và tăng tốc quá trình này. Bằng cách tích hợp chú thích, huấn luyện, xác thực, triển khai và giám sát vào một môi trường duy nhất, nó thay thế nhiều công cụ khác nhau trong hệ sinh thái AI bằng một nền tảng thị giác máy tính duy nhất, giúp các nhóm xây dựng và triển khai các hệ thống AI thị giác có khả năng mở rộng một cách hiệu quả hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách thức... Ultralytics Nền tảng này thay thế nhiều công cụ khác nhau bằng một nền tảng thị giác máy tính thống nhất. Hãy bắt đầu nào!

Vấn đề đa công cụ trong phát triển thị giác máy tính

Việc xây dựng một giải pháp thị giác máy tính bao gồm nhiều giai đoạn, từ chuẩn bị tập dữ liệu đến triển khai hệ thống vào thực tế. Trong nhiều trường hợp, các nhóm dựa vào các công cụ khác nhau cho từng phần của quy trình này, bao gồm:

• Công cụ quản lý tập dữ liệu: Các nhóm sử dụng những công cụ này để lưu trữ và sắp xếp hình ảnh và video, sau này sẽ được sử dụng làm dữ liệu huấn luyện cho các hệ thống thị giác máy tính.
  
• Công cụ chú thích: Các nền tảng này cho phép các nhà phát triển và nhóm dữ liệu gắn nhãn cho các đối tượng, phân đoạn hoặc điểm mấu chốt trong hình ảnh để hệ thống có thể học các mẫu từ dữ liệu trực quan.
  
• Công cụ và khung huấn luyện mô hình: Các nhà phát triển dựa vào các công cụ này để huấn luyện hệ thống thị giác máy tính bằng cách sử dụng các tập dữ liệu được chú thích và các mô hình học sâu, thường hoạt động trong môi trường Python các khung học máy dựa trên -như PyTorch Và TensorFlow .
• Công cụ kiểm thử và suy luận: Trước khi triển khai, các nhóm chạy mô hình trên hình ảnh hoặc video mới để kiểm tra dự đoán và đánh giá hiệu suất của hệ thống.
  
• Công cụ triển khai và giám sát: Khi giải pháp AI thị giác đã sẵn sàng để triển khai, cơ sở hạ tầng bổ sung sẽ được sử dụng để vận hành ứng dụng trong môi trường sản xuất và giám sát hiệu suất của nó theo thời gian.

Việc quản lý các công cụ này một cách riêng lẻ có thể khiến quy trình phát triển khó phối hợp hơn. Các nhóm cuối cùng phải dành thời gian di chuyển dữ liệu giữa các nền tảng, duy trì tích hợp và cấu hình cơ sở hạ tầng thay vì tập trung vào việc cải thiện các ứng dụng thị giác máy tính.

Nền tảng Trí tuệ Nhân tạo Thị giác (Vision AI) toàn diện là gì?

Trước khi chúng ta đi sâu vào... Ultralytics Các tính năng chính của nền tảng và khả năng của nó, hãy cùng tìm hiểu xem chúng ta hiểu thế nào về một nền tảng thị giác máy tính toàn diện.

Nói một cách đơn giản, Nền tảng Ultralytics cung cấp một nơi duy nhất để các nhà phát triển có thể xây dựng và chạy các ứng dụng thị giác máy tính. Thay vì phải dựa vào các dịch vụ riêng biệt cho các phần khác nhau của quy trình phát triển, các cá nhân và nhóm có thể làm việc với dữ liệu hình ảnh, huấn luyện mô hình và thuật toán, kiểm tra kết quả và chạy ứng dụng trong cùng một môi trường.

Cách tiếp cận này giúp các nhà phát triển dễ dàng thử nghiệm, cải thiện hệ thống và thúc đẩy dự án mà không cần liên tục chuyển đổi giữa các công cụ.

Làm sao Ultralytics Nền tảng này đơn giản hóa quy trình làm việc của trí tuệ nhân tạo thị giác.

Ultralytics Nền tảng này được hình thành qua nhiều năm làm việc chặt chẽ với cộng đồng thị giác máy tính. Các cuộc trò chuyện của chúng tôi với các nhà phát triển và các nhóm xây dựng hệ thống AI thị giác luôn nêu lên một vài thách thức chung.

Ví dụ, một mối quan ngại chính là việc chú thích dữ liệu, điều này có thể tốn rất nhiều thời gian khi cần gắn nhãn cho các tập dữ liệu lớn. Một thách thức khác xuất hiện khi các nhóm cố gắng đưa hệ thống vào sản xuất, trong đó việc triển khai ứng dụng trên các môi trường và cấu hình phần cứng khác nhau thường yêu cầu các công cụ bổ sung. 

Nhiều nhóm cũng phải đối mặt với việc chuyển đổi công cụ, vì các công cụ chú thích, môi trường đào tạo và hệ thống triển khai thường được phân tán trên nhiều nền tảng khác nhau. Ultralytics Nền tảng này giải quyết tất cả những phức tạp đó bằng một loạt các tính năng tích hợp sẵn. 

Tổng quan về Ultralytics Các tính năng chính của nền tảng

Vậy chúng ta hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về một số điều sau đây. Ultralytics Các chức năng chính của nền tảng giúp đơn giản hóa những thách thức này và tầm nhìn tổng thể về quy trình làm việc của AI:

• Chú thích dữ liệu thông minh : Các công cụ chú thích tích hợp giúp các nhóm gắn nhãn tập dữ liệu nhanh hơn với các tính năng như chú thích thông minh được hỗ trợ bởi Mô hình Phân đoạn Bất kỳ (Segment Anything Model) SAM và các phím tắt giúp đơn giản hóa quy trình chú thích.
• Huấn luyện mô hình tích hợp: Các nhà phát triển có thể huấn luyện các mô hình đã được huấn luyện trước trực tiếp trong nền tảng, đồng thời theo dõi các thử nghiệm và giám sát hiệu suất thông qua bảng điều khiển tương tác.
• Kiểm thử suy luận dựa trên trình duyệt: Các nhóm có thể nhanh chóng kiểm tra các dự đoán trên trình duyệt để đánh giá hiệu suất của hệ thống trước khi triển khai vào môi trường sản xuất.
• Các tùy chọn triển khai linh hoạt : Mô hình có thể được xuất sang 17 định dạng khác nhau hoặc được triển khai thông qua các dịch vụ suy luận dùng chung và các điểm cuối chuyên dụng trên 43 khu vực toàn cầu.
• Tính năng giám sát tích hợp: Nền tảng cung cấp các bảng điều khiển giúp các nhóm làm việc hiệu quả hơn. track Kết quả thí nghiệm, hiệu năng hệ thống và tình trạng triển khai được hiển thị ở cùng một nơi.

Từ dữ liệu thô đến triển khai với Ultralytics Nền tảng

Khi bạn tìm hiểu thêm về Ultralytics Có lẽ bạn đang tự hỏi việc sử dụng nền tảng này thực sự như thế nào. Để hiểu rõ hơn, hãy cùng xem qua một ví dụ đơn giản.

Hãy xem xét việc xây dựng một hệ thống kiểm tra trực quan cho dây chuyền sản xuất. Mục tiêu là tự động xác định các sản phẩm bị hư hỏng hoặc lỗi khi chúng di chuyển qua dây chuyền sản xuất.

Quá trình này thường bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu hình ảnh. Sử dụng Ultralytics Với nền tảng thị giác máy tính mới này, bạn có thể tải lên hình ảnh hoặc video về sản phẩm từ dây chuyền sản xuất và sắp xếp chúng thành các tập dữ liệu sẽ được sử dụng để huấn luyện mô hình phát hiện lỗi.

Tiếp theo là chú thích dữ liệu. Với các công cụ chú thích thủ công hoặc được hỗ trợ bởi AI tích hợp sẵn của nền tảng, bạn có thể gắn nhãn các khuyết tật trực tiếp trên hình ảnh trong 5 nhiệm vụ phát hiện. Sự đổi mới đằng sau các tính năng như chú thích thông minh, được hỗ trợ bởi... SAM Và các mẫu khung xương tư thế tích hợp sẵn cho phép đặt các điểm mấu chốt chỉ bằng một cú nhấp chuột, giúp đơn giản hóa quy trình làm việc mà nếu không sẽ mất hàng giờ.

Khi tập dữ liệu đã sẵn sàng, bạn có thể chuyển sang giai đoạn huấn luyện mô hình. Nền tảng này cho phép bạn huấn luyện các mô hình thị giác máy tính, chẳng hạn như mô hình Ultralytics YOLO , sử dụng dữ liệu đã được gắn nhãn. Trong quá trình huấn luyện, bạn có thể theo dõi các chỉ số hiệu suất. track thực hiện các thí nghiệm và tối ưu hóa các mô hình theo thời gian để cải thiện hiệu suất hệ thống từ một bảng điều khiển duy nhất.

Sau quá trình huấn luyện, bước tiếp theo là kiểm tra và xác thực. Bạn có thể chạy dự đoán trên các hình ảnh mới trực tiếp trong nền tảng để kiểm tra xem hệ thống phát hiện khuyết điểm tốt đến mức nào và xác định các lĩnh vực cần cải thiện thêm.

Cuối cùng, khi hệ thống hoạt động tốt, nó có thể được triển khai vào môi trường sản xuất. Ultralytics Nền tảng này hỗ trợ xuất các mô hình sang nhiều định dạng khác nhau hoặc triển khai chúng thông qua các dịch vụ và điểm cuối suy luận để chúng có thể chạy trong môi trường thực tế.

Bằng cách hỗ trợ từng bước trong quy trình này, Ultralytics Nền tảng này giúp dễ dàng chuyển đổi từ dữ liệu hình ảnh thô sang ứng dụng thị giác máy tính hoạt động hiệu quả. detect Các lỗi được tự động khắc phục trên dây chuyền sản xuất.

Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ bởi Vision AI mà bạn có thể xây dựng với Ultralytics Nền tảng

Trong hầu hết các ứng dụng mà dữ liệu hình ảnh có thể được chuyển đổi thành thông tin và được sử dụng để tự động hóa các quy trình, thị giác máy tính có thể tạo ra sự khác biệt. Điều này đúng trong mọi ngành công nghiệp, từ chăm sóc sức khỏe đến ngành công nghiệp ô tô, và Ultralytics Nền tảng này được xây dựng để hỗ trợ tính linh hoạt đó.

Nền tảng này hỗ trợ sẵn các mô hình tiên tiến như Ultralytics YOLO26 và một loạt các tác vụ thị giác máy tính , bao gồm phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh, phân đoạn đối tượng, ước tính tư thế và phát hiện hộp giới hạn định hướng (OBB). Nhờ tính linh hoạt này, các nhà phát triển có thể xây dựng ứng dụng cho nhiều kịch bản khác nhau cần phân tích hình ảnh hoặc video.

Ví dụ, các nhóm có thể tạo ra các hệ thống giám sát dưới nước theo thời gian thực trong môi trường biển, đếm tế bào trong nghiên cứu y sinh và sinh học, theo dõi động vật hoang dã trong các hệ sinh thái xa xôi, hỗ trợ hệ thống nhận thức cho xe tự hành và dẫn đường cho robot trong môi trường phức tạp. Và đó mới chỉ là một phần nhỏ những gì có thể làm được với thị giác máy tính.

Tại sao Ultralytics Nền tảng chính là tương lai của trí tuệ nhân tạo thị giác.

Khi công nghệ thị giác máy tính ngày càng được sử dụng rộng rãi, việc làm cho quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo thị giác trở nên dễ tiếp cận hơn ngày càng trở nên quan trọng. Nhiều nhà phát triển và tổ chức muốn thử nghiệm với dữ liệu hình ảnh và xây dựng các ứng dụng AI, nhưng các thiết lập phát triển truyền thống có thể gây khó khăn cho việc bắt đầu.

Ultralytics Nền tảng này giúp giảm bớt những rào cản đó bằng cách cung cấp một môi trường nơi các nhà phát triển có thể nhanh chóng bắt đầu làm việc với công nghệ thị giác máy tính. Thay vì dành thời gian thiết lập cơ sở hạ tầng hoặc tích hợp các công cụ khác nhau, các nhóm có thể tập trung vào việc thử nghiệm ý tưởng và xây dựng các ứng dụng thực tiễn.

Khả năng tiếp cận này mở ra cánh cửa cho nhiều nhà phát triển, nhà nghiên cứu và tổ chức hơn khám phá trí tuệ nhân tạo thị giác. Kết quả là, nhiều nhóm hơn có thể chuyển dữ liệu hình ảnh thành những hiểu biết có ý nghĩa và tạo ra các ứng dụng giải quyết các vấn đề thực tế.

Khi trí tuệ nhân tạo thị giác tiếp tục mở rộng sang nhiều ngành công nghiệp, chúng tôi tin rằng Ultralytics Nền tảng này sẽ giúp việc phát triển trở nên dễ tiếp cận hơn và đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của thị giác máy tính.

Bắt đầu với Ultralytics Nền tảng

Bắt đầu xây dựng các dự án thị giác máy tính với Ultralytics Nền tảng hiện nay. Bạn có thể khám phá nền tảng thông qua gói miễn phí, bao gồm tín dụng đăng ký để tham gia khóa đào tạo trên nền tảng đám mây và quyền truy cập vào các công cụ cốt lõi để quản lý tập dữ liệu, chú thích hình ảnh, huấn luyện mô hình và triển khai ứng dụng.

Khi dự án của bạn phát triển, bạn có thể mở rộng quy mô sử dụng với các gói bổ sung cung cấp nhiều tài nguyên điện toán, dung lượng lưu trữ, tính năng cộng tác và khả năng triển khai hơn. Nền tảng này cũng sử dụng hệ thống định giá dựa trên tín dụng cho các dịch vụ như đào tạo đám mây và điểm cuối được quản lý, cho phép các nhóm chạy thử nghiệm và triển khai ứng dụng trong khi vẫn duy trì tính minh bạch. track về cách sử dụng.

Những điều cần nhớ

Công nghệ xử lý ảnh và thị giác máy tính đang nhanh chóng chuyển từ các thí nghiệm nghiên cứu sang các hệ thống thực tế, cung cấp sức mạnh cho công nghệ hàng ngày. Ultralytics Nền tảng này giúp đẩy nhanh quá trình chuyển đổi bằng cách cung cấp cho các nhà phát triển một cách đơn giản hơn để xây dựng, thử nghiệm và triển khai các ứng dụng AI thị giác máy tính. Với ít rào cản hơn giữa ý tưởng và triển khai, thế hệ giải pháp thị giác máy tính tiếp theo có thể được xây dựng nhanh hơn bao giờ hết.

Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu thêm về các mô hình thị giác máy tính. Đọc về các ứng dụng như trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp và thị giác máy tính trong robot trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu xây dựng mô hình AI thị giác của riêng bạn.