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Ultralytics AplicaĆ§Ć£o iOS: DeteĆ§Ć£o de objectos em tempo real com YOLO Models

Ultralytics HUB prƩ-visualiza a imagem

A aplicaĆ§Ć£o Ultralytics para iOS Ć© uma ferramenta poderosa que te permite executar modelos YOLO diretamente no teu iPhone ou iPad para deteĆ§Ć£o de objectos em tempo real. Esta aplicaĆ§Ć£o utiliza o Apple Neural Engine e o Core ML para otimizaĆ§Ć£o e aceleraĆ§Ć£o de modelos, permitindo uma deteĆ§Ć£o de objectos rĆ”pida e eficiente.



Observa: ComeƧa a utilizar a aplicaĆ§Ć£o Ultralytics HUB (IOS e Android)

QuantizaĆ§Ć£o e aceleraĆ§Ć£o

Para obter um desempenho em tempo real no teu dispositivo iOS, os modelos YOLO sĆ£o quantizados para uma precisĆ£o FP16 ou INT8. A quantizaĆ§Ć£o Ć© um processo que reduz a precisĆ£o numĆ©rica do modelo weights and biases, reduzindo assim o tamanho do modelo e a quantidade de computaĆ§Ć£o necessĆ”ria. Isto resulta em tempos de inferĆŖncia mais rĆ”pidos sem afetar significativamente a precisĆ£o do modelo.

QuantizaĆ§Ć£o FP16

A quantizaĆ§Ć£o FP16 (ou meia precisĆ£o) converte os nĆŗmeros de ponto flutuante de 32 bits do modelo em nĆŗmeros de ponto flutuante de 16 bits. Isto reduz o tamanho do modelo para metade e acelera o processo de inferĆŖncia, mantendo um bom equilĆ­brio entre precisĆ£o e desempenho.

INT8 QuantizaĆ§Ć£o

A quantizaĆ§Ć£o INT8 (ou nĆŗmero inteiro de 8 bits) reduz ainda mais o tamanho do modelo e os requisitos de cĆ”lculo, convertendo os nĆŗmeros de ponto flutuante de 32 bits em nĆŗmeros inteiros de 8 bits. Este mĆ©todo de quantizaĆ§Ć£o pode resultar num aumento significativo da velocidade, mas pode levar a uma ligeira reduĆ§Ć£o da precisĆ£o.

Motor Neural da Apple

O Apple Neural Engine (ANE) Ć© um componente de hardware dedicado integrado nos chips das sĆ©ries A e M da Apple. Foi concebido para acelerar as tarefas de aprendizagem automĆ”tica, em particular as redes neurais, permitindo uma execuĆ§Ć£o mais rĆ”pida e eficiente dos teus modelos YOLO .

Ao combinar modelos YOLO quantificados com o Apple Neural Engine, a aplicaĆ§Ć£o Ultralytics para iOS consegue detetar objectos em tempo real no teu dispositivo iOS sem comprometer a precisĆ£o ou o desempenho.

Ano de lanƧamento Nome do iPhone Nome do chipset Tamanho do nĆ³ 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 atenĆ§Ć£o que esta lista inclui apenas modelos de iPhone a partir de 2017 e que os valores ANE TOPs sĆ£o aproximados.

ComeƧa a utilizar a aplicaĆ§Ć£o para iOS Ultralytics

Para comeƧares a utilizar a aplicaĆ§Ć£o Ultralytics para iOS, segue estes passos:

  1. Transfere a aplicaĆ§Ć£o Ultralytics a partir da App Store.

  2. Inicia a aplicaĆ§Ć£o no teu dispositivo iOS e inicia sessĆ£o com a tua conta Ultralytics . Se ainda nĆ£o tens uma conta, cria uma aqui.

  3. Depois de iniciar sessĆ£o, verĆ”s uma lista dos teus modelos YOLO treinados. Selecciona um modelo para utilizar na deteĆ§Ć£o de objectos.

  4. Concede permissĆ£o Ć  aplicaĆ§Ć£o para aceder Ć  cĆ¢mara do teu dispositivo.

  5. Aponta a cĆ¢mara do teu dispositivo para os objectos que pretendes detetar. A aplicaĆ§Ć£o apresenta as caixas delimitadoras e as etiquetas de classe em tempo real Ć  medida que detecta os objectos.

  6. Explora as definiƧƵes da aplicaĆ§Ć£o para ajustar o limite de deteĆ§Ć£o, ativar ou desativar classes de objectos especĆ­ficas e muito mais.

Com a aplicaĆ§Ć£o Ultralytics para iOS, podes agora tirar partido do poder dos modelos YOLO para a deteĆ§Ć£o de objectos em tempo real no teu iPhone ou iPad, com o Apple Neural Engine e optimizado com quantizaĆ§Ć£o FP16 ou INT8.



Criado em 2023-11-12, Atualizado em 2024-03-01
Autores: chr043416@gmail.com (1), glenn-jocher (2)

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