Ultralytics iOS Aplica: Deteção de objectos em tempo real com YOLO Models
A aplicação Ultralytics iOS é uma ferramenta poderosa que te permite executar modelos YOLO diretamente no teu 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.
Observa: Começa a utilizar a aplicação Ultralytics HUB (IOS & Android)
Quantização e aceleração
Para obter um desempenho em tempo real no teu 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 ponto 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 as redes neurais, permitindo uma execução mais rápida e eficiente dos teus 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 teu 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 |
Tem em atenção que esta lista inclui apenas modelos de iPhone a partir de 2017 e que os valores ANE TOPs são aproximados.
Começa a utilizar a aplicação Ultralytics iOS
Para começar a utilizar a aplicação Ultralytics iOS , segue estes passos:
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Transfere a aplicação Ultralytics a partir da App Store.
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Inicia a aplicação no teu dispositivo iOS e inicia sessão com a tua conta Ultralytics . Se ainda não tens uma conta, cria uma aqui.
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Depois de iniciar sessão, verás uma lista dos teus modelos YOLO treinados. Selecciona um modelo para utilizar na deteção de objectos.
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Concede permissão à aplicação para aceder à câmara do teu dispositivo.
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Aponta a câmara do teu dispositivo para os objectos que pretendes detetar. A aplicação apresenta as caixas delimitadoras e as etiquetas de classe em tempo real à medida que detecta os objectos.
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Explora 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 , podes agora tirar partido do poder dos modelos YOLO para a deteção de objectos em tempo real no teu iPhone ou iPad, com o Apple Neural Engine e optimizado com quantização FP16 ou INT8.
