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Ultralytics Aplicação iOS: Deteção de objectos em tempo real com YOLO Models

Ultralytics Imagem de pré-visualização do HUB

A aplicação Ultralytics para 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 e 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 quantiza√ß√£o FP16 (ou meia precis√£o) converte os n√ļmeros de ponto flutuante de 32 bits do modelo em n√ļmeros de ponto flutuante de 16 bits. Isto reduz o tamanho do modelo para metade e acelera o processo de infer√™ncia, mantendo um bom equil√≠brio entre precis√£o e desempenho.

INT8 Quantização

A quantiza√ß√£o INT8 (ou n√ļmero inteiro de 8 bits) reduz ainda mais o tamanho do modelo e os requisitos de c√°lculo, convertendo os n√ļmeros de ponto flutuante de 32 bits em n√ļmeros inteiros de 8 bits. Este m√©todo de quantiza√ß√£o pode resultar num aumento significativo da velocidade, mas pode levar a uma ligeira redu√ß√£o da precis√£o.

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 para iOS consegue detetar 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 para iOS Ultralytics

Para começares a utilizar a aplicação Ultralytics para iOS, segue estes passos:

  1. Transfere a aplicação Ultralytics a partir da App Store.

  2. Inicia a aplicação no teu dispositivo iOS e inicia sessão com a tua conta Ultralytics . Se ainda não tens uma conta, cria uma aqui.

  3. Depois de iniciar sessão, verás uma lista dos teus modelos YOLO treinados. Selecciona um modelo para utilizar na deteção de objectos.

  4. Concede permiss√£o √† aplica√ß√£o para aceder √† c√Ęmara do teu dispositivo.

  5. Aponta a c√Ęmara do teu dispositivo para os objectos que pretendes detetar. A aplica√ß√£o apresenta as caixas delimitadoras e as etiquetas de classe em tempo real √† medida que detecta os objectos.

  6. Explora as defini√ß√Ķes da aplica√ß√£o para ajustar o limite de dete√ß√£o, ativar ou desativar classes de objectos espec√≠ficas e muito mais.

Com a aplicação Ultralytics para 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.



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-10
Authors: glenn-jocher (5), sergiuwaxmann (2), RizwanMunawar (1)

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