Cung cấp sức mạnh cho các giải pháp AI thực tế trong nhiều ngành

Ultralytics YOLO là thành phần cốt lõi trong pipeline thị giác máy tính của SK Godelius bên cạnh cảm biến đa phương thức, mang lại độ chính xác giúp chúng tôi xác định chính xác bộ phận nào đang gặp sự cố, đảm bảo an toàn cho nhân viên và duy trì sự nhất quán trong các đợt kiểm tra.

Mọi thứ trở nên đơn giản hơn nhiều khi chúng tôi chuyển sang Ultralytics. Bạn có thể train, predict và export mọi thứ chỉ bằng một dòng code.

Các model Ultralytics YOLO dễ sử dụng, chính xác và linh hoạt. Điều này đã giúp chúng tôi giảm khoảng 30% thời gian tuần tra trung bình.

Với Ultralytics YOLOv8 nano, chúng tôi có thể retrain ngay tại edge và phát hành một model mới trong vài giờ thay vì vài tuần, đồng thời chỉ cần truyền một phần dữ liệu. Sự kết hợp giữa độ chính xác và footprint nhỏ gọn này chính xác là điều mà môi trường của chúng tôi cần.

Chúng tôi muốn cải thiện độ chính xác khi model phân loại các lớp vật liệu không đồng nhất, đồng thời giảm lượng công việc thủ công mà đội ngũ phải thực hiện. Chuyển sang Ultralytics YOLO là yếu tố then chốt giúp chúng tôi khai phá những cải thiện về hiệu năng này.

Trong tất cả các model chúng tôi đánh giá, YOLO là model nhanh nhất, vượt xa các model khác đối với các use case của chúng tôi.

Chúng tôi thực sự rất hài lòng với hạ tầng dành cho việc train mà Ultralytics cung cấp, đặc biệt là mức độ dễ dàng để bắt đầu. Mọi thứ rất đơn giản, nhất là khi xây dựng dataset và chạy hàm “train”.

Các model Ultralytics YOLO đã giúp chúng tôi tăng 25,2% tốc độ triển khai dịch vụ AI. Chúng dễ triển khai và mang lại hiệu năng xuất sắc trong thực tế, đồng thời cung cấp tốc độ, độ chính xác và khả năng mở rộng cao hơn mà không ảnh hưởng đến hiệu năng vận hành.

Khả năng train và deploy các model Ultralytics YOLO thông qua package Ultralytics Python rất vững chắc. Kết hợp với inference nhanh, điều này cho phép chúng tôi xử lý hình ảnh nhanh chóng và cung cấp phản hồi theo thời gian thực tại các công trường xây dựng.

Với Ultralytics, chúng tôi đã cải thiện tốc độ với độ chính xác cao hơn so với các model khác. Khả năng tương thích với nhiều framework khác nhau - CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO - đã hỗ trợ rất nhiều cho việc tinh chỉnh weights trong R&D, sau đó tối ưu chúng cho bất kỳ phần cứng nào chúng tôi có.

Chúng tôi mới chỉ bắt đầu khám phá tiềm năng. Với Ultralytics YOLO, chúng tôi có nền tảng để phát triển các giải pháp không chỉ an toàn hơn mà còn thông minh hơn, cung cấp insight theo thời gian thực có thể cứu sống con người và thay đổi cách quản lý an toàn công nghiệp.

Chúng tôi chế tạo các robot tích hợp computer vision để gắp và đặt nguyên liệu trên dây chuyền sản xuất thực phẩm. Robot manipulation đòi hỏi độ chính xác dưới centimet, và các model Ultralytics YOLO đáp ứng rất tốt mức độ chính xác đó.

Hiệu năng của các model Ultralytics YOLO trên các vi điều khiển STM32 mở ra những hướng đi mới cho computer vision tại edge. Với khả năng tích hợp tinh gọn và hỗ trợ nhiều biến thể model, developer có chính xác những gì cần thiết để xây dựng các giải pháp embedded vision có khả năng mở rộng và phản hồi nhanh.

YOLO của Ultralytics thực sự rất dễ sử dụng. Thư viện Python hoạt động mượt mà và nhất quán đáng kinh ngạc trong cả training lẫn inference… trên thực tế, việc tích hợp vào pipeline của chúng tôi gần như không gặp trở ngại nào, điều khá hiếm thấy.

Package Ultralytics Python cho phép chúng tôi train các model rất dễ dàng và nhanh chóng. Hơn nữa, việc chuẩn hóa giữa các model khác nhau và các phiên bản YOLO mới đảm bảo mức độ ổn định cao trong nhiều năm.

Tích hợp Ultralytics YOLO vào nền tảng Instabase AI của chúng tôi là một quá trình dễ dàng và không gặp trở ngại. Điều này giúp đẩy nhanh lịch phát hành và cho phép chúng tôi cung cấp khả năng nhận diện vật thể bằng hình ảnh cho khách hàng.

Họ chuyển đổi dữ liệu hình ảnh thành các insight có thể hành động với độ chính xác và hiệu quả vượt trội. Bằng cách kết hợp Ultralytics YOLOv8 với cảm biến IMX500 từ SSS (Tập đoàn Giải pháp Bán dẫn Sony), mối quan hệ hợp tác này mang đến các khả năng AI mạnh mẽ ngay trên thiết bị, nâng cao khả năng ra quyết định theo thời gian thực cho các doanh nghiệp phụ thuộc vào việc xử lý dữ liệu hình ảnh hiệu năng cao.

Các model Ultralytics YOLO là lựa chọn rất phù hợp với các Bộ xử lý AI Metis (AIPUs) của chúng tôi. Chúng dễ tích hợp, vận hành hiệu quả và giúp khách hàng nhanh chóng đưa các ứng dụng AI thị giác tạo ra tác động vào hoạt động tại edge.

Tại ALYCE, việc tận dụng Ultralytics đã tạo ra bước đột phá trong quá trình train model, giúp chúng tôi nâng cao độ chính xác của dữ liệu và cung cấp chất lượng vượt trội cho khách hàng, đồng thời hỗ trợ họ trong các dự án mobility bền vững.

Các model Ultralytics YOLO hoạt động rất hiệu quả trong nhiều môi trường dưới nước khác nhau, từ khu vực turbine thủy triều đến cảng biển và rạn san hô. Độ chính xác và độ tin cậy khiến chúng trở thành công cụ mà chúng tôi đặc biệt tin cậy trong công tác giám sát môi trường thuộc các dự án năng lượng biển và nghiên cứu.

Ultralytics là một giải pháp rất mạnh mẽ và dễ sử dụng để phát triển prototype, cũng như phát triển các giải pháp hoàn chỉnh.

Thông thường, việc train một model machine learning tốn rất nhiều thời gian, và bạn thường phải chờ hai đến ba ngày để chạy inference rồi mới quyết định xem độ chính xác có đủ tốt hay không. Nhưng với Ultralytics YOLO, chúng tôi có thể train model chỉ trong một ngày, nhanh chóng đưa ra quyết định và rút kinh nghiệm từ kết quả. Sau khi train, chúng tôi cũng có thể cải thiện dataset để tiếp tục nâng cao hiệu năng.

Các model YOLO của Ultralytics đang tạo ra bước ngoặt trong ngành AI. Các model YOLOv5 và YOLOv8 được developer ưa chuộng nhờ tính dễ sử dụng, hiệu năng tiên tiến và độ chính xác. Khi kết hợp với OpenVINO, các model này mang đến tiềm năng đạt hiệu năng tốt nhất ngay khi sử dụng trên các CPU hiện đại.