Приложение Ultralytics дляiOS : Обнаружение объектов в реальном времени с помощью моделей YOLO

Приложение Ultralytics iOS - это мощный инструмент, позволяющий запускать модели YOLO непосредственно на iPhone или iPad для обнаружения объектов в режиме реального времени. Это приложение использует нейронный движок Apple и Core ML для оптимизации и ускорения модели, что позволяет быстро и эффективно обнаруживать объекты.

Смотреть: Начало работы с приложением Ultralytics HUB (IOS и Android)

Квантование и ускорение

Для достижения производительности в реальном времени на устройстве iOS модели YOLO квантуются до точности FP16 или INT8. Квантование - это процесс, который снижает точность вычислений в модели weights and biases, тем самым уменьшая размер модели и объем необходимых вычислений. Это приводит к ускорению вычислений без существенного влияния на точность модели.

Квантование FP16

Квантование FP16 (или квантование с половинной точностью) преобразует 32-битные числа модели с плавающей точкой в 16-битные числа с плавающей точкой. Это уменьшает размер модели в два раза и ускоряет процесс вывода, сохраняя при этом хороший баланс между точностью и производительностью.

INT8 Квантование

Квантование INT8 (или 8-битное целое число) еще больше уменьшает размер модели и требования к вычислениям, преобразуя 32-битные числа с плавающей точкой в 8-битные целые числа. Этот метод квантования может привести к значительному ускорению, но может привести к небольшому снижению точности.

Нейронный движок Apple

Apple Neural Engine (ANE) - это специализированный аппаратный компонент, интегрированный в чипы Apple серий A и M. Он предназначен для ускорения задач машинного обучения, в частности для нейронных сетей, позволяя быстрее и эффективнее выполнять модели YOLO .

Благодаря сочетанию квантованных YOLO моделей с нейронным движком Apple, приложение Ultralytics iOS App обеспечивает обнаружение объектов в реальном времени на вашем iOS устройстве без ущерба для точности и производительности.

Обратите внимание, что в этот список включены модели iPhone, начиная с 2017 года, а значения ANE TOPs являются приблизительными.

Интеграция с CoreML

Приложение Ultralytics дляiOS использует CoreMLосновополагающий фреймворк машинного обучения Apple, чтобы оптимизировать модели YOLO для iOS . CoreML обеспечивает ряд преимуществ:

• Обработка данных на устройстве: Все выводы делаются локально на вашем устройстве, что обеспечивает конфиденциальность данных и устраняет необходимость в подключении к Интернету
• Аппаратное ускорение: Автоматическое использование нейронного движка Apple, CPU и GPU для оптимальной производительности
• Бесшовная интеграция: Работает с камерой и системными фреймворками iOS

CoreML преобразует модели YOLO в формат, оптимизированный для устройств Apple, что обеспечивает эффективное исполнение при сохранении точности обнаружения.

Начало работы с приложением Ultralytics iOS

Чтобы начать работу с приложением Ultralytics iOS , выполните следующие действия:

1. Загрузите приложение Ultralytics из App Store.

2. Запустите приложение на устройстве iOS и войдите в систему, используя свою учетную запись Ultralytics . Если у вас еще нет учетной записи, создайте ее на Ultralytics HUB.

3. После входа в систему вы увидите список обученных моделей YOLO . Выберите модель, которая будет использоваться для обнаружения объектов.

4. Предоставьте приложению разрешение на доступ к камере вашего устройства.

5. Наведите камеру вашего устройства на объекты, которые вы хотите обнаружить. Приложение будет отображать ограничительные рамки и метки классов в режиме реального времени по мере обнаружения объектов.

6. Изучите настройки приложения, чтобы настроить порог обнаружения, включить или отключить определенные классы объектов и многое другое.

С помощью приложения Ultralytics iOS вы можете использовать возможности моделей YOLO для обнаружения объектов в реальном времени на iPhone или iPad, которые работают на нейронном движке Apple и оптимизированы с квантованием FP16 или INT8.

📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 8 дней назад

Комментарии