客户成功案例

我们的客户怎么说

使用Ultralytics YOLO和Metis AIPU在边缘运行视觉AI，轻松高效。

“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、高效运行，并帮助我们的客户立即启动并运行有影响力的边缘视觉 AI 应用程序。”

基于 STM32 的 Ultralytics YOLO 带来强大的、可扩展的边缘视觉 AI。

“Ultralytics YOLO 模型在 STM32 微控制器上的出色性能，为边缘计算的计算机视觉开辟了新的视野。通过简化的集成和对多种模型变体的支持，开发人员可以准确地获得构建可扩展和响应迅速的嵌入式视觉解决方案所需的一切。”

Ultralytics YOLO 提升速度、准确性和兼容性。

“与其它模型相比，使用 Ultralytics，我们能够以更高的准确性提高速度。与各种框架（CUDA、TensorRT、ONNX、OpenVINO）的兼容性，对于研发中微调权重，然后针对我们拥有的任何硬件对其进行优化非常有帮助。”

借助 Ultralytics YOLO，我们可以在一天之内训练模型。

“通常，训练机器学习模型需要大量时间，而且您经常需要等待两到三天才能进行推理，然后才能确定准确性是否足够好。但是，借助 Ultralytics YOLO，我们可以在一天内训练模型，快速做出决策，并从结果中快速学习。训练完成后，我们还可以增强数据集以进一步提高性能。”

Ultralytics YOLO 模型提供快 20% 的实时推理速度。

“在ALYCE，利用Ultralytics彻底改变了我们训练模型的方式，使我们能够提高数据准确性，并为客户提供卓越的质量，从而协助他们开展可持续交通项目。”

Ultralytics YOLO 模型被广泛应用于各个领域。

“它们以卓越的准确性和效率将视觉数据转化为可执行的洞察。通过将Ultralytics YOLOv8与索尼半导体解决方案公司（SSS）的IMX500传感器相结合，这种合作关系带来了强大的设备端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。”

实时检测危险，最远可达 30 米。

“我们还只是触及了表面。借助Ultralytics YOLO，我们拥有了开发更安全、更智能解决方案的基础，从而实现可以挽救生命并改变工业安全管理方式的实时洞察。”

更快速的发布，实现最佳视觉对象识别。

“将Ultralytics YOLO集成到我们的Instabase AI平台中是一个轻松简单的过程。它帮助加快了发布计划，并使我们能够为客户提供视觉对象识别功能。”

Ultralytics 的 YOLO 模型：AI 行业的颠覆者。

“Ultralytics的YOLO模型是人工智能行业的颠覆者。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人员的青睐。与OpenVINO结合使用，这些模型提供了在现代CPU上实现最佳开箱即用性能的潜力。”