Ultralytics YOLO TRÊN Intel OpenVINO

Về Intel

Intel (Nasdaq: INTC) là một công ty hàng đầu trong ngành, tạo ra các công nghệ mang tính đột phá, thúc đẩy sự tiến bộ toàn cầu và làm giàu thêm cuộc sống. Intel Công ty không ngừng phát triển thiết kế và sản xuất chất bán dẫn để giúp giải quyết những thách thức lớn nhất của khách hàng, tích hợp trí tuệ vào đám mây, mạng lưới, thiết bị biên và mọi thiết bị điện toán nhằm chuyển đổi kinh doanh và xã hội. 

OpenVINO™ là một bộ công cụ mã nguồn mở giúp tăng tốc quá trình suy luận AI với độ trễ thấp hơn và thông lượng cao hơn, đồng thời duy trì độ chính xác và tối ưu hóa việc sử dụng phần cứng. Nó giúp đơn giản hóa quá trình phát triển AI và tích hợp học sâu trong lĩnh vực thị giác máy tính, các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn và AI tạo sinh.

Tại sao lại chọn Intel vì YOLO ?

Triển khai Ultralytics YOLO các mẫu có hiệu suất và hiệu quả vượt trội

Được tối ưu hóa cho Ultralytics YOLO

Thông lượng tối đa, độ trễ tối thiểu. Intel Toàn bộ dòng sản phẩm thiết bị của hãng.

Hiệu năng gốc của thiết bị biên

Sẵn sàng cho cạnh YOLO Suy luận với hỗ trợ FP32, FP16 và INT8. Không cần phải đánh đổi độ chính xác.

Suy luận thời gian thực

Suy luận dưới 10ms trên tất cả các hệ thống chính. YOLO nhiệm vụ, đã được xác minh trên Intel CPU, GPU và NPU.

Chi phí sở hữu thấp hơn

Suy luận về những điều đã tồn tại Intel Silicon. Chi phí thấp hơn mà không ảnh hưởng đến độ chính xác.

Tích hợp dễ dàng

Khởi động và vận hành chỉ trong vài phút với Ultralytics Python gói hoặc CLI Cùng một API, cùng một quy trình làm việc.

Đảm bảo tương lai

Luôn cập nhật những thông tin mới nhất YOLO mô hình và Intel Phần cứng. Không cần phải chỉnh sửa lại quy trình.

Tích hợp kỹ thuật

Tích hợp liền mạch giữa Ultralytics mô hình và Intel phần cứng

Ultralytics YOLOv8

YOLOv8 Cải thiện hiệu năng và bổ sung các tác vụ được hỗ trợ: Phân đoạn, phân loại và ước tính tư thế.

YOLOv8n

YOLOv8s

YOLOv8m

+22

Ultralytics YOLO11

YOLO11 Hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính mà người dùng đã quen thuộc, đồng thời mang lại độ chính xác, độ tin cậy và tốc độ tốt hơn.

YOLO11n

YOLO11s

YOLO11m

+22

Ultralytics YOLO26

YOLO26 là một phiên bản nhẹ hơn, nhỏ hơn và nhanh hơn, với biến thể nano mang lại khả năng suy luận nhanh hơn tới 43% trên các CPU tiêu chuẩn.

YOLO26n

YOLO26s

YOLO26m

+22

Hai công nhân kho mặc áo bảo hộ màu vàng và đội mũ bảo hiểm đang kiểm tra các pallet gỗ xếp chồng lên nhau.

Hình ảnh những quả nho tím trên cành, từng quả nho được vẽ viền rõ nét, thể hiện sự phân đoạn đối tượng.

Các chai trên dây chuyền sản xuất được dán nhãn “Không có lỗi”, cho thấy hệ thống phát hiện lỗi tự động trong quá trình sản xuất.

Con ngựa vằn gần mặt nước với các điểm mốc được chồng lên thân, minh họa cho việc ước lượng tư thế.

Hình ảnh từ trên cao cho thấy công trường xây dựng với xe tải và máy xúc được khoanh vùng bằng các khung hình chữ nhật, thể hiện khả năng phát hiện và theo dõi đối tượng.

Hiệu năng của mô hình trên Intel silicon

Xem cách Ultralytics YOLO các mô hình hoạt động trên Intel CPU, GPU và NPU.

Đọc tài liệu

from ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26n PyTorch model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Export the model
model.export(format="openvino")  # creates 'yolo26n_openvino_model/'
# Load the exported OpenVINO model
ov_model = YOLO("yolo26n_openvino_model/")
# Run inference
results = ov_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Run inference with specified device, available devices: ["intel:gpu", "intel:npu", "intel:cpu"]
results = ov_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg", device="intel:gpu")

# Export a YOLO26n PyTorch model to OpenVINO format
yolo export model=yolo26n.pt format=openvino # creates 'yolo26n_openvino_model/'
# Run inference with the exported model
yolo predict model=yolo26n_openvino_model source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
# Run inference with specified device, available devices: ["intel:gpu", "intel:npu", "intel:cpu"]
yolo predict model=yolo26n_openvino_model source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' device="intel:gpu"

‍

Triển khai Ultralytics YOLO TRÊN Intel để suy luận hiệu năng cao

Về Intel

Tại sao lại chọn Intel vì YOLO ?

Được tối ưu hóa cho Ultralytics YOLO

Hiệu năng gốc của thiết bị biên

Suy luận thời gian thực

Chi phí sở hữu thấp hơn

Tích hợp dễ dàng

Đảm bảo tương lai

Giải pháp hoàn chỉnh

Tập luyện cùng Ultralytics

Xuất sang OpenVINO định dạng

Triển khai trên Intel phần cứng

Tích hợp kỹ thuật

Ultralytics YOLOv8

Ultralytics YOLO11

Ultralytics YOLO26

detect đối tượng

segment thực thể

Phân loại ảnh

Ước tính tư thế

Phát hiện vật thể bằng khung giới hạn xoay (Oriented bounding boxes object detection)

Hiệu năng của mô hình trên Intel silicon

Bắt đầu với Intel

Bắt đầu với Intel

Đang chạy YOLO TRÊN Intel Máy tính AI

YOLO Tầm nhìn 2025 London

Trở thành một Ultralytics cộng sự