Ultralytics iOS App: Rilevamento di oggetti in tempo reale con i modelli di YOLO
L'applicazione Ultralytics iOS è un potente strumento che consente di eseguire i modelli YOLO direttamente sull'iPhone o sull'iPad per il rilevamento degli oggetti in tempo reale. Questa applicazione utilizza il Neural Engine e Core ML di Apple per l'ottimizzazione e l'accelerazione dei modelli, consentendo un rilevamento rapido ed efficiente degli oggetti.
Guarda: Come iniziare con l'applicazione HUB Ultralytics (IOS e Android)
Quantizzazione e accelerazione
Per ottenere prestazioni in tempo reale sul dispositivo iOS , i modelli YOLO sono quantizzati con precisione FP16 o INT8. La quantizzazione è un processo che riduce la precisione numerica del modello weights and biases, riducendo così le dimensioni del modello e la quantità di calcolo richiesta. In questo modo si ottengono tempi di inferenza più rapidi senza influire in modo significativo sull'accuratezza del modello.
Quantizzazione FP16
La quantizzazione FP16 (o mezza precisione) converte i numeri in virgola mobile a 32 bit del modello in numeri in virgola mobile a 16 bit. In questo modo si dimezzano le dimensioni del modello e si accelera il processo di inferenza, mantenendo un buon equilibrio tra precisione e prestazioni.
INT8 Quantizzazione
La quantizzazione INT8 (o intero a 8 bit) riduce ulteriormente le dimensioni del modello e i requisiti di calcolo convertendo i numeri a virgola mobile a 32 bit in interi a 8 bit. Questo metodo di quantizzazione può portare a una notevole accelerazione, ma può comportare una leggera riduzione della precisione.
Motore neurale Apple
L'Apple Neural Engine (ANE) è un componente hardware dedicato integrato nei chip della serie A e della serie M di Apple. È stato progettato per accelerare le attività di apprendimento automatico, in particolare per le reti neurali, consentendo un'esecuzione più rapida ed efficiente dei modelli YOLO .
Combinando i modelli quantizzati di YOLO con il motore neurale di Apple, l'app Ultralytics iOS consente di rilevare gli oggetti in tempo reale sul dispositivo iOS senza compromettere la precisione o le prestazioni.
| Anno di uscita | Nome iPhone | Nome del chipset | Dimensione del nodo | TOP ANE |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
Si noti che questo elenco comprende solo i modelli di iPhone dal 2017 in poi e che i valori ANE TOPs sono approssimativi.
Come iniziare con l'applicazione Ultralytics iOS
Per iniziare a utilizzare l'app Ultralytics iOS , procedere come segue:
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Scaricate l'applicazione Ultralytics dall'App Store.
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Lanciate l'app sul vostro dispositivo iOS e accedete con il vostro account Ultralytics . Se non avete ancora un account, createlo qui.
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Una volta effettuato l'accesso, verrà visualizzato un elenco dei modelli addestrati di YOLO . Selezionare un modello da utilizzare per il rilevamento degli oggetti.
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Concedere all'applicazione l'autorizzazione ad accedere alla fotocamera del dispositivo.
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Puntare la fotocamera del dispositivo sugli oggetti da rilevare. L'applicazione visualizzerà in tempo reale i riquadri di delimitazione e le etichette delle classi mentre rileva gli oggetti.
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Esplorate le impostazioni dell'applicazione per regolare la soglia di rilevamento, attivare o disattivare classi di oggetti specifiche e altro ancora.
Con l'app Ultralytics iOS è ora possibile sfruttare la potenza dei modelli YOLO per il rilevamento di oggetti in tempo reale su iPhone o iPad, grazie al motore neurale Apple e all'ottimizzazione della quantizzazione FP16 o INT8.
