Aplicación Ultralytics iOS : Detección de objetos en tiempo real con modelos YOLO
La aplicación Ultralytics iOS es una potente herramienta que le permite ejecutar modelos YOLO directamente en su iPhone o iPad para la detección de objetos en tiempo real. Esta aplicación utiliza el motor neuronal de Apple y Core ML para la optimización y aceleración de modelos, lo que permite una detección de objetos rápida y eficaz.
Observa: Primeros pasos con la aplicación Ultralytics HUB (IOS & Android)
Cuantización y aceleración
Para conseguir un rendimiento en tiempo real en su dispositivo iOS , los modelos YOLO se cuantizan a una precisión FP16 o INT8. La cuantización es un proceso que reduce la precisión numérica del modelo weights and biases, reduciendo así el tamaño del modelo y la cantidad de cálculos necesarios. El resultado es una mayor rapidez de inferencia sin que ello afecte significativamente a la precisión del modelo.
Cuantización FP16
La cuantización FP16 (o de media precisión) convierte los números de coma flotante de 32 bits del modelo en números de coma flotante de 16 bits. Esto reduce el tamaño del modelo a la mitad y acelera el proceso de inferencia, al tiempo que mantiene un buen equilibrio entre precisión y rendimiento.
INT8 Cuantización
La cuantización INT8 (o entero de 8 bits) reduce aún más el tamaño del modelo y los requisitos de cálculo al convertir sus números de coma flotante de 32 bits en enteros de 8 bits. Este método de cuantización puede aumentar considerablemente la velocidad, pero puede reducir ligeramente la precisión.
Motor neuronal Apple
El Apple Neural Engine (ANE) es un componente de hardware dedicado integrado en los chips de las series A y M de Apple. Está diseñado para acelerar las tareas de aprendizaje automático, en particular para redes neuronales, permitiendo una ejecución más rápida y eficiente de tus modelos YOLO .
Combinando los modelos cuantificados de YOLO con el motor neuronal de Apple, la aplicación Ultralytics iOS consigue detectar objetos en tiempo real en su dispositivo iOS sin comprometer la precisión ni el rendimiento.
| Año de publicación | Nombre del iPhone | Nombre del chipset | Tamaño del nodo | ANE TOPs |
|---|---|---|---|---|
| 2017 | iPhone X | A11 Biónico | 10 nm | 0.6 |
| 2018 | iPhone XS | A12 Biónica | 7 nm | 5 |
| 2019 | iPhone 11 | A13 Biónica | 7 nm | 6 |
| 2020 | iPhone 12 | A14 Biónica | 5 nm | 11 |
| 2021 | iPhone 13 | A15 Biónica | 5 nm | 15.8 |
| 2022 | iPhone 14 | A16 Biónica | 4 nm | 17.0 |
| 2023 | iPhone 15 | A17 Pro | 3 nm | 35.0 |
Ten en cuenta que esta lista incluye modelos de iPhone a partir de 2017, y que los valores de ANE TOPs son aproximados.
Integración CoreML
La aplicación Ultralytics iOS aprovecha CoreMLel marco de aprendizaje automático básico de Apple, para optimizar los modelos YOLO para dispositivos iOS . CoreML ofrece varias ventajas:
- Procesamiento en el dispositivo: Toda la inferencia se produce localmente en tu dispositivo, lo que garantiza la privacidad de los datos y elimina la necesidad de conexión a Internet.
- Aceleración por hardware: Utiliza automáticamente el motor neuronal, la CPU y la GPU de Apple para obtener un rendimiento óptimo.
- Integración perfecta: Funciona de forma nativa con la cámara de iOS y los marcos del sistema.
CoreML convierte los modelos YOLO a un formato optimizado para los dispositivos Apple, lo que permite una ejecución eficaz al tiempo que se mantiene la precisión de la detección.
Primeros pasos con la aplicación Ultralytics iOS
Para empezar a utilizar la aplicación Ultralytics iOS , siga estos pasos:
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Descargue la aplicación Ultralytics en la App Store.
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Abre la aplicación en tu dispositivo iOS e inicia sesión con tu cuenta de Ultralytics . Si aún no tienes una cuenta, créala en Ultralytics HUB.
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Una vez iniciada la sesión, verá una lista de sus modelos entrenados en YOLO . Seleccione un modelo para utilizarlo en la detección de objetos.
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Concede a la aplicación permiso para acceder a la cámara de tu dispositivo.
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Apunta con la cámara de tu dispositivo a los objetos que quieras detectar. La aplicación mostrará cuadros delimitadores y etiquetas de clase en tiempo real a medida que detecte objetos.
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Explore la configuración de la aplicación para ajustar el umbral de detección, activar o desactivar clases específicas de objetos y mucho más.
Con la aplicación Ultralytics iOS , ahora puede aprovechar la potencia de los modelos YOLO para la detección de objetos en tiempo real en su iPhone o iPad, con el motor neuronal de Apple y optimizado con cuantificación FP16 o INT8.
