Ultralytics iOS App: Objekterkennung in Echtzeit mit YOLO Modellen
Die Ultralytics iOS App ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem du YOLO Modelle direkt auf deinem iPhone oder iPad ausfĂŒhren kannst, um Objekte in Echtzeit zu erkennen. Die App nutzt die Apple Neural Engine und Core ML zur Modelloptimierung und -beschleunigung und ermöglicht so eine schnelle und effiziente Objekterkennung.
Pass auf: Erste Schritte mit der Ultralytics HUB App (IOS & Android)
Quantisierung und Beschleunigung
Um eine Echtzeitleistung auf deinem iOS GerĂ€t zu erreichen, werden YOLO Modelle entweder auf FP16- oder INT8-Genauigkeit quantisiert. Bei der Quantisierung wird die numerische Genauigkeit des Modells weights and biases reduziert, wodurch die GröĂe des Modells und der erforderliche Rechenaufwand verringert werden. Dies fĂŒhrt zu schnelleren Schlussfolgerungen, 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 Schlussfolgerungsprozess beschleunigt, wĂ€hrend gleichzeitig ein gutes Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Leistung erhalten 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, aber auch zu einer geringfĂŒgigen Verringerung der Genauigkeit fĂŒhren.
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 deiner YOLO Modelle.
Durch die Kombination von quantisierten YOLO Modellen mit der Apple Neural Engine erreicht die Ultralytics iOS App eine Objekterkennung in Echtzeit auf deinem iOS GerÀt, ohne Kompromisse bei der Genauigkeit oder Leistung einzugehen.
| Jahr der Veröffentlichung | iPhone Name | Chipset Name | 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 beachte, dass diese Liste nur iPhone-Modelle ab 2017 enthÀlt und die ANE TOPs-Werte ungefÀhre Werte sind.
Erste Schritte mit der Ultralytics iOS App
Um mit der Ultralytics iOS App zu starten, befolge diese Schritte:
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Lade die Ultralytics App aus dem App Store herunter.
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Starte die App auf deinem iOS GerÀt und melde dich mit deinem Ultralytics Konto an. Wenn du noch kein Konto hast, kannst du es hier erstellen.
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Sobald du dich angemeldet hast, siehst du eine Liste deiner trainierten YOLO Modelle. WĂ€hle ein Modell aus, das du fĂŒr die Objekterkennung verwenden möchtest.
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Erteile der App die Erlaubnis, auf die Kamera deines GerÀts zuzugreifen.
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Richte die Kamera deines GerÀts auf die Objekte, die du erkennen willst. Die App zeigt die Begrenzungsrahmen und Klassenbeschriftungen in Echtzeit an, wÀhrend sie die Objekte erkennt.
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In den Einstellungen der App kannst du die Erkennungsschwelle anpassen, bestimmte Objektklassen aktivieren oder deaktivieren und vieles mehr.
Mit der Ultralytics iOS App kannst du jetzt die Leistung von YOLO Modellen fĂŒr die Objekterkennung in Echtzeit auf deinem iPhone oder iPad nutzen, die von der Apple Neural Engine angetrieben und mit FP16 oder INT8 Quantisierung optimiert werden.
