Prezent chuyển sang các mô hình YOLO của Ultralytics để phát hiện các thành phần trượt

Bài thuyết trình là chìa khóa để giao tiếp rõ ràng trong các cuộc họp kinh doanh, nhưng việc thiết kế lại chúng để vừa có tác động vừa cung cấp thông tin có thể là một thách thức. Prezent sử dụng AI để phát hiện và hiểu các thành phần slide như tiêu đề, văn bản, hình ảnh và biểu đồ, đảm bảo các slide được thiết kế lại vẫn rõ ràng, hấp dẫn về mặt thị giác và dễ theo dõi.

Khi thử nghiệm nhiều công cụ khác nhau để phát hiện thành phần slide, Prezent nhận thấy nhiều công cụ phá vỡ bố cục và hệ thống phân cấp thông tin, khiến bài thuyết trình kém gắn kết hơn. Bằng cách tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO , Prezent hợp lý hóa quy trình, giúp phát hiện thành phần slide nhanh hơn, mượt mà hơn và chuyên nghiệp hơn với nỗ lực tối thiểu.

Làm cho việc thiết kế lại slide nhanh hơn và thông minh hơn với AI

Prezent giúp các giám đốc điều hành cấp cao và nhóm kinh doanh tạo ra các bài thuyết trình rõ ràng, chuyên nghiệp bằng cách tự động hóa quy trình thiết kế lại. Ban đầu, điều này dựa vào các mẫu thủ công và nỗ lực của con người, chậm và không hiệu quả. 

Để cải thiện hiệu quả, Prezent đã chuyển sang AI và thị giác máy tính để tự động định dạng slide trong khi vẫn giữ nguyên bố cục ban đầu. Bằng cách sử dụng các mô hình phát hiện đối tượng , nền tảng của họ hiện có thể tự động phát hiện và sắp xếp nội dung slide để có quy trình thiết kế lại nhanh hơn, liền mạch hơn với đầu vào tối thiểu của người dùng. Bằng cách đó, Prezent đảm bảo rằng các bài thuyết trình vẫn rõ ràng, hấp dẫn về mặt hình ảnh và dễ theo dõi.

Rào cản trong việc thiết kế lại slide bằng AI

Một bài thuyết trình tuyệt vời không chỉ là về thông tin - mà còn về sự rõ ràng, cấu trúc và tác động. Tuy nhiên, việc thiết kế lại thủ công các slide để làm cho chúng hấp dẫn hơn cần có thời gian và công sức. Đối với các giám đốc điều hành cấp cao và các nhóm kinh doanh, những người thường xuyên dựa vào các bài thuyết trình cho các cuộc họp, quá trình thiết kế lại chậm chạp và gây khó chịu là một thách thức lớn.

Prezent bắt đầu tự động hóa việc thiết kế lại slide, nhưng có một trở ngại chính - làm thế nào để phát hiện và sắp xếp lại các thành phần slide trong khi vẫn giữ mọi thứ đúng vị trí? Các công cụ truyền thống có thể trích xuất văn bản nhưng không nhận ra cách sắp xếp tiêu đề, hình ảnh và biểu đồ, thường làm gián đoạn bố cục.

Ban đầu, Prezent sử dụng các mô hình phát hiện đối tượng nguồn mở, nhưng các phương pháp này có những hạn chế: độ chính xác thấp (60-65%), thời gian xử lý chậm và bố cục vẫn cần sửa thủ công. Để thực sự tự động hóa quy trình, Prezent cần một giải pháp Vision AI nhanh hơn, thông minh hơn có thể phát hiện chính xác các thành phần slide và thiết kế lại chúng mà không ảnh hưởng đến cấu trúc. Đó là lúc họ chuyển sang thị giác máy tính và AI để làm cho quy trình trở nên liền mạch.

Giải pháp AI tầm nhìn của Prezent để phát hiện phần tử trượt

Để tự động thiết kế lại slide trong khi vẫn giữ nguyên bố cục, Prezent đã tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO vào nền tảng của mình. Các mô hình Ultralytics YOLO hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính , bao gồm phát hiện đối tượng. Các slide được chuyển đổi thành hình ảnh và YOLO phát hiện các thành phần chính - tiêu đề, hộp văn bản, hình ảnh và biểu đồ - trong khi vẫn giữ nguyên bố cục ban đầu. 

YOLO đóng vai trò quan trọng trong việc trích xuất bố cục, giúp Prezent bảo toàn cấu trúc và thứ bậc của từng slide trong khi vẫn cho phép thiết kế lại nhanh chóng và tự động. Bằng cách nhận dạng cả phần tử văn bản và hình ảnh, YOLO giúp đảm bảo rằng các bài thuyết trình vẫn duy trì được cả chức năng và thiết kế tinh tế. Với độ chính xác cao và xử lý nhanh, YOLO trao quyền cho Prezent để tự động phát hiện phần tử slide, giảm nhu cầu điều chỉnh thủ công.

Tại sao nên chọn mô hình YOLO của Ultralytics?

Prezent đã chọn các mô hình YOLO của Ultralytics vì chúng có thể được đào tạo nhanh hơn, chính xác hơn và có độ trễ thấp hơn so với các mô hình Vision AI khác. Prezent nhận thấy rằng hầu hết các mô hình mất hai đến ba ngày để đào tạo, làm chậm quá trình lặp lại và cải tiến. 

"Thông thường, việc đào tạo một mô hình học máy mất rất nhiều thời gian và bạn thường phải đợi hai đến ba ngày để suy luận rồi mới quyết định xem độ chính xác có đủ tốt hay không. Nhưng với YOLO, chúng tôi có thể đào tạo mô hình chỉ trong một ngày, đưa ra quyết định nhanh chóng và học hỏi nhanh chóng từ kết quả", Nhà khoa học dữ liệu chính tại Prezent cho biết.

Với YOLO, độ chính xác của Prezent tăng từ 65% lên 87% và có thể tinh chỉnh nhanh các mô hình và nâng cao hiệu suất. Ngoài ra, tốc độ suy luận nhanh của YOLO cho phép xử lý slide trong vòng chưa đầy 10 giây, đảm bảo tự động hóa theo thời gian thực và trải nghiệm người dùng liền mạch. Bằng cách tích hợp YOLO, Prezent đã tìm ra giải pháp đáng tin cậy, có thể mở rộng để thiết kế lại slide hiệu quả và chính xác.

Xử lý slide trong vòng chưa đầy 10 giây với YOLO

Bằng cách khai thác các mô hình YOLO của Ultralytics, Prezent đã định nghĩa lại quy trình thiết kế lại slide của mình để nhanh hơn, hiệu quả hơn và có độ chính xác cao hơn. Khả năng tự động phát hiện và sắp xếp các thành phần slide đảm bảo rằng các bài thuyết trình duy trì cấu trúc ban đầu, độ rõ ràng và sức hấp dẫn trực quan mà không cần can thiệp thủ công.

"Khi sử dụng Ultralytics YOLO, tốc độ xử lý cũng vượt trội hơn vì chúng tôi có thể cung cấp cho khách hàng các slide được xử lý hoàn chỉnh trong vòng chưa đầy 10 giây. Thời gian đào tạo nhanh và độ trễ thấp đóng vai trò quan trọng trong việc hợp lý hóa quy trình làm việc của chúng tôi và cải thiện chất lượng thiết kế lại", Nhà khoa học dữ liệu chính tại Prezent chia sẻ.

Với khả năng xử lý thời gian thực của YOLO, Prezent có thể tự động hóa hoàn toàn việc phát hiện bố cục slide, loại bỏ sự kém hiệu quả của việc thiết kế lại thủ công. Các giám đốc điều hành cấp cao và nhóm kinh doanh có thể tạo ra các bài thuyết trình chuyên nghiệp, trau chuốt ngay lập tức, cải thiện hiệu quả quy trình làm việc và trải nghiệm của người dùng. Bằng cách tích hợp thị giác máy tính và AI, Prezent đã xây dựng một giải pháp có thể mở rộng và tự động hóa, giúp nâng cao cả năng suất và chất lượng trình bày.

Con đường phía trước cho tầm nhìn máy tính trong phân tích tài liệu

Prezent muốn thấy các mô hình thị giác máy tính cải thiện khả năng xử lý các bố cục phức tạp hơn và cung cấp thông tin chi tiết sâu hơn về cấu trúc tài liệu. Điều này sẽ cho phép thiết kế lại slide tinh tế và chính xác hơn.

Một cải tiến tiềm năng là khả năng nhóm các thành phần liên quan thành các danh mục phụ. Những hiểu biết như vậy sẽ giúp các mô hình Vision AI hiểu được thứ bậc và mối quan hệ giữa các thành phần slide. Do đó, các slide được thiết kế lại sẽ có cấu trúc tốt hơn, gắn kết trực quan và dễ theo dõi hơn.

Nhìn chung, Prezent tin rằng khi nhu cầu về các giải pháp tự động hóa và dựa trên AI tăng lên, các mô hình thị giác máy tính sẽ tiếp tục phát triển để xử lý các tác vụ phức tạp hơn với độ chính xác và tốc độ cao hơn. 

Bạn có tò mò Vision AI có thể cải thiện doanh nghiệp của mình như thế nào không? Hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem các giải pháp AI của Ultralytics cho các ngành khác nhau, như thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe và sản xuất . Khám phá cách các mô hình YOLO và tùy chọn cấp phép của chúng tôi có thể giúp bạn bắt đầu ngay hôm nay!