Application Ultralytics iOS : Détection d'objets en temps réel avec les modèles YOLO
L'application Ultralytics iOS est un outil puissant qui vous permet d'exécuter des modèles YOLO directement sur votre iPhone ou iPad pour la détection d'objets en temps réel. Cette application utilise l'Apple Neural Engine et Core ML pour l'optimisation et l'accélération des modèles, permettant une détection d'objets rapide et efficace.
Regarder : Démarrage avec l'application Ultralytics HUB (IOS & Android)
Quantification et accélération
Pour obtenir des performances en temps réel sur votre appareil iOS, les modèles YOLO sont quantifiés en précision FP16 ou INT8 precision. La quantification est un processus qui réduit la précision numérique des poids et des biais du modèle, réduisant ainsi la taille du modèle et la quantité de calcul requise. Cela se traduit par des temps d'inférence plus rapides sans affecter de manière significative la accuracy du modèle.
Quantification FP16
La quantification FP16 (ou demi-précision) convertit les nombres à virgule flottante 32 bits du modèle en nombres à virgule flottante 16 bits. Cela réduit de moitié la taille du modèle et accélère le processus d'inférence, tout en maintenant un bon équilibre entre la précision et les performances.
Quantification INT8
La quantification INT8 (ou entier 8 bits) réduit davantage la taille du modèle et les besoins de calcul en convertissant ses nombres à virgule flottante 32 bits en entiers 8 bits. Cette méthode de quantification peut entraîner une accélération significative, mais elle peut entraîner une légère réduction de la précision.
Apple Neural Engine
L'Apple Neural Engine (ANE) est un composant matériel dédié intégré aux puces A-series et M-series d'Apple. Il est conçu pour accélérer les tâches d'apprentissage machine, en particulier pour les réseaux neuronaux, permettant une exécution plus rapide et plus efficace de vos modèles YOLO.
En combinant les modèles YOLO quantifiés avec le Neural Engine d'Apple, l'application Ultralytics iOS réalise une détection d'objets en temps réel sur votre appareil iOS sans compromettre la précision ou les performances.
| Année de sortie | Nom de l'iPhone | Nom du chipset | Taille du nœud | ANE TOPs |
|---|---|---|---|---|
| 2017 | iPhone X | A11 Bionic | 10 nm | 0.6 |
| 2018 | iPhone XS | A12 Bionic | 7 nm | 5 |
| 2019 | iPhone 11 | A13 Bionic | 7 nm | 6 |
| 2020 | iPhone 12 | A14 Bionic | 5 nm | 11 |
| 2021 | iPhone 13 | A15 Bionic | 5 nm | 15.8 |
| 2022 | iPhone 14 | A16 Bionic | 4 nm | 17.0 |
| 2023 | iPhone 15 | A17 Pro | 3 nm | 35.0 |
Veuillez noter que cette liste comprend les modèles d’iPhone à partir de 2017, et les valeurs ANE TOP sont approximatives.
Intégration CoreML
L'application iOS d'Ultralytics exploite CoreML, le framework d'apprentissage automatique d'Apple, afin d'optimiser les modèles YOLO pour les appareils iOS. CoreML offre plusieurs avantages :
- Traitement sur l'appareil : Toute l'inférence se produit localement sur votre appareil, garantissant la confidentialité des données et éliminant le besoin de connectivité Internet.
- Accélération matérielle : Utilise automatiquement l'Apple Neural Engine, le CPU et le GPU pour des performances optimales
- Intégration transparente : Fonctionne nativement avec la caméra iOS et les frameworks système
CoreML convertit les modèles YOLO dans un format optimisé pour les appareils Apple, permettant une exécution efficace tout en conservant la précision de la détection.
Démarrage avec l'application iOS Ultralytics
Pour commencer avec l’application Ultralytics iOS, suivez ces étapes :
Téléchargez l'application Ultralytics depuis l'App Store.
Lancez l'application sur votre appareil iOS et connectez-vous avec votre compte Ultralytics. Si vous n'avez pas encore de compte, créez-en un sur Ultralytics HUB.
Une fois connecté, vous verrez une liste de vos modèles YOLO entraînés. Sélectionnez un modèle à utiliser pour la détection d'objets.
Autorisez l'application à accéder à la caméra de votre appareil.
Pointez la caméra de votre appareil sur les objets que vous souhaitez détecter. L'application affichera des boîtes englobantes et des étiquettes de classe en temps réel lors de la détection des objets.
Explorez les paramètres de l'application pour ajuster le seuil de détection, activer ou désactiver des classes d'objets spécifiques, et bien plus encore.
Avec l'application iOS Ultralytics, vous pouvez désormais exploiter la puissance des modèles YOLO pour la détection d'objets en temps réel sur votre iPhone ou iPad, optimisée par le moteur neuronal Apple et optimisée avec la quantification FP16 ou INT8.
