Ultralytics iOS Aplicação: Deteção de objectos em tempo real com YOLO Models
A aplicação Ultralytics iOS é uma ferramenta poderosa que lhe permite executar modelos YOLO diretamente no seu iPhone ou iPad para deteção de objectos em tempo real. Esta aplicação utiliza o Apple Neural Engine e o Core ML para otimização e aceleração de modelos, permitindo uma deteção de objectos rápida e eficiente.
Ver: Começar a utilizar a aplicação Ultralytics HUB (IOS & Android)
Quantização e aceleração
Para obter um desempenho em tempo real no seu dispositivo iOS , os modelos YOLO são quantizados para uma precisão FP16 ou INT8. A quantização é um processo que reduz a precisão numérica do modelo weights and biases, reduzindo assim o tamanho do modelo e a quantidade de computação necessária. Isto resulta em tempos de inferência mais rápidos sem afetar significativamente a precisão do modelo.
Quantização FP16
A quantização FP16 (ou meia precisão) converte os números de ponto flutuante de 32 bits do modelo em números de ponto flutuante de 16 bits. Isto reduz o tamanho do modelo para metade e acelera o processo de inferência, mantendo um bom equilíbrio entre precisão e desempenho.
INT8 Quantização
A quantização INT8 (ou número inteiro de 8 bits) reduz ainda mais o tamanho do modelo e os requisitos de cálculo, convertendo os números de vírgula flutuante de 32 bits em números inteiros de 8 bits. Este método de quantização pode resultar num aumento significativo da velocidade, mas pode levar a uma ligeira redução da precisão.
Motor Neural da Apple
O Apple Neural Engine (ANE) é um componente de hardware dedicado integrado nos chips das séries A e M da Apple. Foi concebido para acelerar as tarefas de aprendizagem automática, em particular para redes neuronais, permitindo uma execução mais rápida e eficiente dos seus modelos YOLO .
Ao combinar modelos YOLO quantizados com o Apple Neural Engine, a aplicação Ultralytics iOS permite a deteção de objectos em tempo real no seu dispositivo iOS sem comprometer a precisão ou o desempenho.
| Ano de lançamento | Nome do iPhone | Nome do chipset | Tamanho do nó | 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 |
Tenha em atenção que esta lista inclui apenas modelos de iPhone a partir de 2017 e que os valores ANE TOPs são aproximados.
Começar a utilizar a aplicação Ultralytics iOS
Para começar a utilizar a aplicação Ultralytics iOS , siga estes passos:
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Descarregar a aplicação Ultralytics na App Store.
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Inicie a aplicação no seu dispositivo iOS e inicie sessão com a sua conta Ultralytics . Se ainda não tem uma conta, crie uma aqui.
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Depois de iniciar sessão, verá uma lista dos seus modelos YOLO treinados. Selecione um modelo para utilizar na deteção de objectos.
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Conceda permissão à aplicação para aceder à câmara do seu dispositivo.
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Aponte a câmara do seu dispositivo para os objectos que pretende detetar. A aplicação apresentará caixas delimitadoras e etiquetas de classe em tempo real à medida que detecta os objectos.
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Explore as definições da aplicação para ajustar o limite de deteção, ativar ou desativar classes de objectos específicas e muito mais.
Com a aplicação Ultralytics iOS , pode agora tirar partido do poder dos modelos YOLO para a deteção de objectos em tempo real no seu iPhone ou iPad, com base no Apple Neural Engine e optimizado com quantização FP16 ou INT8.
