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Ultralytics Aplicaci贸n iOS: Detecci贸n de Objetos en Tiempo Real con Modelos YOLO

Ultralytics Imagen previa del HUB

La aplicaci贸n Ultralytics para iOS es una potente herramienta que te permite ejecutar modelos YOLO directamente en tu iPhone o iPad para la detecci贸n de objetos en tiempo real. Esta aplicaci贸n utiliza el motor neuronal de Apple y Core ML para la optimizaci贸n y aceleraci贸n de modelos, lo que permite una detecci贸n de objetos r谩pida y eficaz.



Observa: C贸mo empezar con la aplicaci贸n Ultralytics HUB (IOS y Android)

Cuantizaci贸n y aceleraci贸n

Para conseguir un rendimiento en tiempo real en tu dispositivo iOS, los modelos YOLO se cuantizan a una precisi贸n FP16 o INT8. La cuantizaci贸n es un proceso que reduce la precisi贸n num茅rica del modelo weights and biases, reduciendo as铆 el tama帽o del modelo y la cantidad de c谩lculo necesaria. As铆 se consiguen tiempos de inferencia m谩s r谩pidos sin afectar significativamente a la precisi贸n del modelo.

Cuantizaci贸n FP16

La cuantizaci贸n FP16 (o de media precisi贸n) convierte los n煤meros de coma flotante de 32 bits del modelo en n煤meros de coma flotante de 16 bits. Esto reduce el tama帽o del modelo a la mitad y acelera el proceso de inferencia, manteniendo un buen equilibrio entre precisi贸n y rendimiento.

Cuantizaci贸n INT8

La cuantizaci贸n INT8 (o entero de 8 bits) reduce a煤n m谩s el tama帽o y los requisitos de c谩lculo del modelo al convertir sus n煤meros de coma flotante de 32 bits en enteros de 8 bits. Este m茅todo de cuantizaci贸n puede aumentar considerablemente la velocidad, pero puede reducir ligeramente la precisi贸n.

Motor neuronal Apple

El motor neuronal de Apple (ANE) es un componente de hardware dedicado integrado en los chips de las series A y M de Apple. Est谩 dise帽ado para acelerar las tareas de aprendizaje autom谩tico, en particular para las redes neuronales, permitiendo una ejecuci贸n m谩s r谩pida y eficiente de tus modelos YOLO .

Combinando los modelos cuantificados de YOLO con el motor neuronal de Apple, la aplicaci贸n Ultralytics para iOS consigue detectar objetos en tiempo real en tu dispositivo iOS sin comprometer la precisi贸n ni el rendimiento.

A帽o de publicaci贸n Nombre del iPhone Nombre del chipset Tama帽o del nodo ANE TOPs
2017 iPhone X A11 Bi贸nico 10 nm 0.6
2018 iPhone XS A12 Bi贸nica 7 nm 5
2019 iPhone 11 A13 Bi贸nica 7 nm 6
2020 iPhone 12 A14 Bi贸nica 5 nm 11
2021 iPhone 13 A15 Bi贸nica 5 nm 15.8
2022 iPhone 14 A16 Bi贸nica 4 nm 17.0

Ten en cuenta que esta lista s贸lo incluye modelos de iPhone a partir de 2017, y que los valores de ANE TOPs son aproximados.

Primeros pasos con la aplicaci贸n Ultralytics para iOS

Para empezar a utilizar la aplicaci贸n Ultralytics para iOS, sigue estos pasos:

  1. Descarga la aplicaci贸n Ultralytics en el App Store.

  2. Abre la aplicaci贸n en tu dispositivo iOS e inicia sesi贸n con tu cuenta de Ultralytics . Si a煤n no tienes una cuenta, cr茅ala aqu铆.

  3. Una vez iniciada la sesi贸n, ver谩s una lista de tus modelos entrenados YOLO . Selecciona un modelo para utilizarlo en la detecci贸n de objetos.

  4. Concede a la aplicaci贸n permiso para acceder a la c谩mara de tu dispositivo.

  5. Apunta con la c谩mara de tu dispositivo a los objetos que quieras detectar. La aplicaci贸n mostrar谩 cuadros delimitadores y etiquetas de clase en tiempo real a medida que detecte objetos.

  6. Explora la configuraci贸n de la aplicaci贸n para ajustar el umbral de detecci贸n, activar o desactivar clases espec铆ficas de objetos y mucho m谩s.

Con la aplicaci贸n Ultralytics para iOS, ahora puedes aprovechar la potencia de los modelos YOLO para detectar objetos en tiempo real en tu iPhone o iPad, con el motor neuronal de Apple y optimizado con cuantizaci贸n FP16 o INT8.



Creado 2023-11-12, Actualizado 2024-05-18
Autores: sergiuwaxmann (1), RizwanMunawar (1), glenn-jocher (2)

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