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自从改用 Ultralytics 后，一切都变得简单多了。你可以用一行代码完成任何内容的训练、预测和导出。

Ultralytics YOLO 模型既简单、准确又灵活。这帮助我们将巡逻时间平均减少了约 30%。

借助 Ultralytics YOLOv8 nano，我们可以在边缘端进行再训练，并能在几小时（而非几周）内发布新模型，同时只需传输极少量的数据。这种兼顾准确性与极小占用空间的设计，正是我们环境所需要的。

我们希望提高模型对异构材料类别的分类准确度，同时减少团队所需的人工投入。切换到 Ultralytics YOLO 是实现这些性能提升的关键。

通过 Ultralytics Python 包来训练和部署 Ultralytics YOLO 模型的能力非常扎实。结合快速推理，它使我们能够快速处理图像，并为施工现场提供实时反馈。

有了 Ultralytics，与其它模型相比，我们能够在提高精度的同时提升速度。其与 CUDA、TensorRT、ONNX、OpenVINO 等各种框架的兼容性，对于我们在研发中微调权重，并针对我们拥有的任何硬件进行优化，非常有帮助。

我们才刚刚起步。有了 Ultralytics YOLO，我们就有了一个开发解决方案的基础，这些解决方案不仅更安全，而且更智能，能够提供实时洞察，从而挽救生命并改变工业安全的管理方式。

我们制造具备计算机视觉功能的机器人，用于在食品生产线上拾取和放置配料。机器人操作要求亚厘米级的精度，而 Ultralytics YOLO 模型在提供这种精度方面表现出色。

Ultralytics YOLO 模型在我们的 STM32 微控制器上的表现，为边缘计算机视觉开辟了新视野。凭借简化的集成和对多种模型变体的支持，开发者拥有了构建可扩展且响应迅速的嵌入式视觉解决方案所需的一切。

使用 Ultralytics 的 YOLO 是一种真正的享受。其 Python 库在训练和推理方面都非常流畅且一致……实际上，集成到我们的流水线中几乎没有遇到阻碍，这非常难得。

Ultralytics Python 包让我们能够非常轻松快速地训练模型。此外，它在不同模型和新版本 YOLO 之间的标准化，确保了多年来高度的稳定性。

将 Ultralytics YOLO 集成到我们的 Instabase AI 平台是一个简单且无痛的过程。它帮助我们加快了发布进度，并使我们能够向客户提供视觉目标识别功能。

它们以卓越的精度和效率将视觉数据转化为可付诸行动的洞察。通过将 Ultralytics YOLOv8 与来自 SSS（索尼半导体解决方案公司）的 IMX500 传感器相结合，这种合作伙伴关系带来了强大的端侧 AI 能力，增强了依赖高性能视觉数据处理的企业进行实时决策的能力。

Ultralytics YOLO 模型与我们的 Metis AI 处理单元（AIPU）非常匹配。它们易于集成，运行高效，并帮助我们的客户在短时间内实现并运行具有影响力的视觉 AI 应用。

在 ALYCE，利用 Ultralytics 对我们训练模型来说是一个转折点，它使我们能够提高数据准确性，并为客户提供无与伦比的质量，协助他们完成可持续出行项目。

Ultralytics YOLO 模型在许多不同的水下环境中表现非常出色，从潮汐涡轮机现场到港口和珊瑚礁。其准确性和可靠性使其成为我们在海洋能源和研究项目环境监测工作中非常依赖的工具。

Ultralytics 是一个非常强大且易于使用的解决方案，不仅适用于开发原型，也适用于开发最终解决方案。

通常情况下，训练一个机器学习模型需要花费大量时间，你往往需要等待两到三天才能进行推理，然后再决定准确率是否足够高。但有了 Ultralytics YOLO，我们可以在一天之内训练出模型，快速做出决策，并迅速从结果中学习。一旦训练完成，我们还可以增强数据集以进一步提升性能。

Ultralytics 的 YOLO 模型是 AI 行业的变革者。YOLOv5 和 YOLOv8 模型因其易用性、最先进的性能和准确性而受到开发者的青睐。搭配 OpenVINO 使用，这些模型在现代 CPU 上提供了实现最佳开箱即用性能的潜力。