Ultralytics iOS App: Real-time Object Detection with 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
To achieve real-time performance on your iOS device, YOLO models are quantized to either FP16 or INT8 precision. Quantization is a process that reduces the numerical precision of the model's weights and biases, thus reducing the model's size and the amount of computation required. This results in faster inference times without significantly affecting the model's accuracy.
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
The Apple Neural Engine (ANE) is a dedicated hardware component integrated into Apple's A-series and M-series chips. It's designed to accelerate machine learning tasks, particularly for neural networks, allowing for faster and more efficient execution of your YOLO models.
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.
