Quay lại blog
AB
Abirami Vina
Người sáng tạo nội dung · Ultralytics
Bắt đầu sự nghiệp với vai trò là một kỹ sư computer vision, Abirami Vina đã xây dựng nền tảng vững chắc về vision AI và machine learning. Cô là Content Creator tại Ultralytics, đồng thời là Nhà sáng lập và Trưởng bộ phận biên tập tại Scribe of AI, nơi cô sáng tạo các nội dung kỹ thuật chất lượng cao cho các công ty tập trung vào AI. Với niềm đam mê làm cho AI trở nên dễ hiểu và hấp dẫn, công việc của cô giúp kết nối giữa công nghệ tiên tiến và tác động thực tế.
Bài viết
Tăng tốc Ultralytics YOLO26 với OpenVINO trên Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake)
Tìm hiểu cách xuất các model Ultralytics YOLO26 sang định dạng OpenVINO và tăng tốc inference trên các phần cứng của Intel, bao gồm CPU, GPU và NPU.
Những điểm nổi bật từ Ultralytics tại Embedded Vision Summit 2026
Hãy cùng chúng tôi điểm lại khoảng thời gian của Ultralytics tại Embedded Vision Summit 2026, nơi chúng tôi giới thiệu Ultralytics YOLO26 và kết nối với cộng đồng AI tại Santa Clara.
Cách xuất mô hình Ultralytics YOLO bằng Ultralytics Platform
Xuất các mô hình thị giác AI một cách dễ dàng bằng Ultralytics Platform. Khám phá cách chuẩn bị mô hình chỉ với vài cú nhấp chuột để triển khai trên biên (edge), thiết bị di động và đám mây.
Phát hiện việc xếp pallet không an toàn với Ultralytics YOLO26
Tìm hiểu cách Ultralytics YOLO26 có thể được sử dụng để phát hiện việc xếp pallet không an toàn trong kho hàng, giúp cải thiện an toàn, giảm rủi ro và duy trì vận hành hiệu quả.
Hướng dẫn gán nhãn đa giác với Ultralytics Platform
Khám phá cách gán nhãn đa giác (polygon annotation), cách nó cho phép phân đoạn đối tượng chính xác và cách tạo các chú thích dễ dàng với Ultralytics Platform.
Những điểm nổi bật từ Ultralytics tại Hannover Messe 2026 ở Đức
Hãy cùng chúng tôi điểm lại khoảng thời gian của Ultralytics tại Hannover Messe 2026 ở Đức, nơi chúng tôi giới thiệu cách các mô hình Ultralytics YOLO vận hành các giải pháp AI công nghiệp.
Lựa chọn giữa PyTorch và TensorFlow cho các dự án thị giác máy tính
Tìm hiểu cách so sánh PyTorch và TensorFlow cho các dự án thị giác máy tính và khung (framework) nào phù hợp nhất với quy trình làm việc thị giác của bạn.
Khám phá học có giám sát so với học không giám sát trong thị giác máy tính
Tìm hiểu sự khác biệt giữa học có giám sát và học không giám sát trong thị giác máy tính và cách chọn phương pháp tiếp cận phù hợp cho dữ liệu và mục tiêu dự án của bạn.
Sử dụng Ultralytics YOLO26 để phát hiện tuân thủ sơ đồ mặt bằng
Tìm hiểu cách xây dựng hệ thống tuân thủ sơ đồ mặt bằng (planogram) bằng các mô hình thị giác AI như Ultralytics YOLO26 để phát hiện sản phẩm đặt sai vị trí và tự động kiểm tra kệ hàng bán lẻ.
Giám sát các mô hình thị giác máy tính đã triển khai trên Ultralytics Platform
Khám phá cách giám sát các mô hình thị giác máy tính trong môi trường sản xuất với Ultralytics Platform. Theo dõi số liệu, phát hiện vấn đề và cải thiện độ tin cậy.
Xây dựng hệ thống kiểm tra thị giác dựa trên camera mà không cần chuyên môn về AI
Tìm hiểu cách xây dựng hệ thống kiểm tra thị giác dựa trên camera mà không cần chuyên môn về AI bằng cách sử dụng Ultralytics Platform, từ khâu dán nhãn đến triển khai.
Ultralytics YOLO26 so với YOLO11 so với YOLOv8: Bạn nên sử dụng loại nào?
Khám phá Ultralytics YOLO26 so với Ultralytics YOLO11 so với Ultralytics YOLOv8 và tìm hiểu mô hình thị giác máy tính nào bạn nên chọn cho dự án của mình.