Hiện tại chuyển sang Ultralytics YOLO các mô hình để detect các thành phần slide

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 detect và hiểu các thành phần của 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 hình ảnh và dễ theo dõi.

Khi thử nghiệm nhiều công cụ phát hiện thành phần slide, Prezent nhận thấy nhiều công cụ làm gián đoạn bố cục và hệ thống phân cấp thông tin, khiến bài thuyết trình kém mạch lạc. Bằng cách tích hợp các mô hình YOLO Ultralytics , Prezent hợp lý hóa quy trình, giúp việc phát hiện thành phần slide nhanh hơn, mượt mà hơn và chuyên nghiệp hơn với ít công sức nhất.

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 các 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, vốn chậm và kém hiệu quả. 

Để nâng cao hiệu quả, Prezent đã chuyển sang sử dụng AI và thị giác máy tính để tự động định dạng slide trong khi vẫn giữ nguyên bố cục gốc. Bằng cách sử dụng các mô hình phát hiện đối tượng , nền tảng của họ giờ đây có thể tự động detect và sắp xếp nội dung slide để quá trình thiết kế lại nhanh hơn, liền mạch hơn với sự can thiệp tối thiểu của người dùng. Nhờ đó, Prezent đảm bảo bài thuyết trình luôn rõ ràng, trực quan và dễ theo dõi.

‍Rào cản trong việc thiết kế lại slide bằng AI

Một bài thuyết trình hay không chỉ là thông tin - mà còn là sự rõ ràng, cấu trúc và tác động. Tuy nhiên, việc thiết kế lại các slide theo cách thủ công để làm cho chúng hấp dẫn hơn sẽ tốn 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 khó chịu là một thách thức lớn.

Prezent đặt ra mục tiêu tự động hóa việc thiết kế lại slide, nhưng có một trở ngại chính - làm thế nào để bạn detect và sắp xếp lại các thành phần trên slide trong khi vẫn giữ nguyên mọi thứ? Các công cụ truyền thống có thể trích xuất văn bản nhưng lại không nhận diện được 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 được 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 xử lý chính xác detect Các thành phần slide và thiết kế lại chúng mà không làm ảnh hưởng đến cấu trúc. Đó là lúc họ chuyển sang sử dụng thị giác máy tính và AI để làm cho quy trình trở nên liền mạch.

Giải pháp AI thị giác của Prezent để phát hiện thành phần trang chiếu

Để tự động thiết kế lại slide trong khi vẫn giữ nguyên bố cục, Prezent đã tích hợp Ultralytics YOLO mô hình vào nền tảng của nó. Ultralytics YOLO Các mô hình hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính khác nhau, bao gồm phát hiện đối tượng. Các slide được chuyển đổi thành hình ảnh và YOLO phát hiện các yếu tố 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, đồng thời cho phép thiết kế lại nhanh chóng và tự động. Bằng cách nhận dạng cả văn bản và các yếu tố hình ảnh, YOLO giúp đảm bảo các bài thuyết trình duy trì cả chức năng và thiết kế tinh tế. Với độ chính xác cao và xử lý nhanh chóng, YOLO cho phép Prezent tự động phát hiện phần tử slide, giảm nhu cầu điều chỉnh thủ công.

Tại sao chọn Ultralytics YOLO mô hình?

Trình bày đã chọn Ultralytics YOLO Các mô hình này có thể được huấn luyện nhanh hơn, chính xác hơn và có độ trễ thấp hơn so với các mô hình Vision AI khác. Prezent nhận thấy hầu hết các mô hình mất hai đến ba ngày để huấn luyện, 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 và sau đó 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 nhanh chóng tinh chỉnh các mô hình và nâng cao hiệu suất. Ngoài ra, YOLO Tốc độ suy luận nhanh 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 khả năng mở rộng để thiết kế lại slide một cách hiệu quả và chính xác.

Xử lý slide trong vòng chưa đầy 10 giây với YOLO

Bằng cách khai thác Ultralytics YOLO các mô hình, 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. Khả năng tự động detect và sắp xếp các thành phần của slide đảm bảo rằng các bài thuyết trình vẫn giữ được cấu trúc ban đầu, độ rõ ràng và sức hấp dẫn trực quan mà không cần can thiệp thủ công.

"Sử dụng Ultralytics YOLO Tốc độ xử lý cũng vượt trội hơn khi 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 chóng và độ trễ thấp là chìa khóa giúp chúng tôi tinh giản quy trình làm việc và cải thiện chất lượng thiết kế lại", Nhà khoa học Dữ liệu Chính tại Prezent chia sẻ.

Với YOLO Nhờ khả năng xử lý thời gian thực, Prezent có thể tự động hóa hoàn toàn việc phát hiện bố cục slide, loại bỏ sự thiếu hiệu quả của việc thiết kế lại thủ công. Các giám đốc điều hành cấp cao và đội ngũ 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 người dùng. Bằng cách tích hợp thị giác máy tính và AI, Prezent đã xây dựng một giải pháp tự động hóa và có khả năng mở rộng, giúp nâng cao cả năng suất và chất lượng trình bày.

Hướng đi tương lai cho thị giác máy tính trong phân tích tài liệu

Prezent mong muốn thấy các mô hình computer vision 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 trang chiếu một cách tinh tế và chính xác hơn.

Một cải tiến tiềm năng là khả năng nhóm các thành phần liên quan vào các danh mục phụ. Những hiểu biết sâu sắc như vậy sẽ giúp các mô hình Vision AI hiểu được hệ thống phân cấp 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 tự động hóa và các giải pháp 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 tìm hiểu thêm. Ultralytics 'Các giải pháp AI cho các ngành công nghiệp khác nhau, như thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe và sản xuất . Khám phá cách chúng tôi YOLO các mô hình và tùy chọn giấy phép có thể giúp bạn bắt đầu ngay hôm nay!