Ultralytics iOS Anwendung: Objekterkennung in Echtzeit mit YOLO Modellen
Die Ultralytics iOS App ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Sie YOLO Modelle direkt auf Ihrem iPhone oder iPad zur Objekterkennung in Echtzeit ausfĂŒhren können. Diese App nutzt die Apple Neural Engine und Core ML zur Modelloptimierung und -beschleunigung und ermöglicht eine schnelle und effiziente Objekterkennung.
Beobachten: Erste Schritte mit der Ultralytics HUB App (IOS & Android)
Quantisierung und Beschleunigung
Um Echtzeitleistung auf Ihrem iOS GerĂ€t zu erreichen, werden YOLO Modelle entweder auf FP16 oder INT8 Genauigkeit quantisiert. Die Quantisierung ist ein Prozess, der die numerische Genauigkeit des Modells weights and biases reduziert, wodurch die GröĂe des Modells und der erforderliche Rechenaufwand verringert werden. Dies fĂŒhrt zu einer schnelleren Inferenzzeit, ohne die Genauigkeit des Modells wesentlich zu beeintrĂ€chtigen.
FP16 Quantisierung
Die FP16-Quantisierung (oder HalbprĂ€zisionsquantisierung) wandelt die 32-Bit-Gleitkommazahlen des Modells in 16-Bit-Gleitkommazahlen um. Dadurch wird die GröĂe des Modells um die HĂ€lfte reduziert und der Ableitungsprozess beschleunigt, wĂ€hrend gleichzeitig ein gutes Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Leistung gewahrt bleibt.
INT8 Quantisierung
Die INT8-Quantisierung (oder 8-Bit-Integer-Quantisierung) reduziert die GröĂe des Modells und die Berechnungsanforderungen weiter, indem die 32-Bit-Gleitkommazahlen in 8-Bit-Ganzzahlen umgewandelt werden. Diese Quantisierungsmethode kann zu einer erheblichen Beschleunigung fĂŒhren, aber auch zu einer leichten Verringerung der Genauigkeit.
Apple Neural Engine
Die Apple Neural Engine (ANE) ist eine spezielle Hardwarekomponente, die in die Chips der A- und M-Serie von Apple integriert ist. Sie wurde entwickelt, um Aufgaben des maschinellen Lernens zu beschleunigen, insbesondere fĂŒr neuronale Netzwerke, und ermöglicht eine schnellere und effizientere AusfĂŒhrung Ihrer YOLO Modelle.
Durch die Kombination von quantisierten YOLO Modellen mit der Apple Neural Engine erreicht die Ultralytics iOS App eine Objekterkennung in Echtzeit auf Ihrem iOS GerÀt, ohne Kompromisse bei der Genauigkeit oder Leistung einzugehen.
| Jahr der Veröffentlichung | iPhone Name | Name des Chipsets | GröĂe des Knotens | ANE TOPs |
|---|---|---|---|---|
| 2017 | iPhone X | A11 Bionic | 10 nm | 0.6 |
| 2018 | iPhone XS | A12 Bionisch | 7 nm | 5 |
| 2019 | iPhone 11 | A13 Bionisch | 7 nm | 6 |
| 2020 | iPhone 12 | A14 Bionisch | 5 nm | 11 |
| 2021 | iPhone 13 | A15 Bionisch | 5 nm | 15.8 |
| 2022 | iPhone 14 | A16 Bionisch | 4 nm | 17.0 |
Bitte beachten Sie, dass diese Liste nur iPhone-Modelle ab 2017 enthÀlt und die ANE TOPs-Werte NÀherungswerte sind.
Erste Schritte mit der App Ultralytics iOS
FĂŒhren Sie die folgenden Schritte aus, um mit der App Ultralytics iOS zu beginnen:
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Laden Sie die App Ultralytics aus dem App Store herunter.
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Starten Sie die App auf Ihrem iOS GerÀt und melden Sie sich mit Ihrem Ultralytics Konto an. Wenn Sie noch kein Konto haben, können Sie es hier erstellen.
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Sobald Sie sich angemeldet haben, sehen Sie eine Liste Ihrer trainierten YOLO Modelle. WĂ€hlen Sie ein Modell aus, das Sie fĂŒr die Objekterkennung verwenden möchten.
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Erlauben Sie der App den Zugriff auf die Kamera Ihres GerÀts.
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Richten Sie die Kamera Ihres GerÀts auf Objekte, die Sie erkennen möchten. Die App zeigt Begrenzungsrahmen und Klassenbeschriftungen in Echtzeit an, wÀhrend sie Objekte erkennt.
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In den Einstellungen der App können Sie die Erkennungsschwelle anpassen, bestimmte Objektklassen aktivieren oder deaktivieren und vieles mehr.
Mit der App Ultralytics iOS können Sie jetzt die Leistung von YOLO Modellen fĂŒr die Objekterkennung in Echtzeit auf Ihrem iPhone oder iPad nutzen, die von der Apple Neural Engine unterstĂŒtzt und mit FP16 oder INT8 Quantisierung optimiert werden.
