Ultralytics iOS Ứng dụng: Phát hiện đối tượng theo thời gian thực với YOLO Mô hình
Các Ultralytics iOS Ứng dụng là một công cụ mạnh mẽ cho phép bạn chạy YOLO mô hình trực tiếp trên iPhone hoặc iPad của bạn để phát hiện đối tượng theo thời gian thực. Ứng dụng này sử dụng Apple Neural Engine và Core ML để tối ưu hóa và tăng tốc mô hình, cho phép phát hiện đối tượng nhanh chóng và hiệu quả.
Đồng hồ: Bắt đầu với Ultralytics Ứng dụng HUB ( IOS & Android )
Lượng tử hóa và gia tốc
Để đạt được hiệu suất thời gian thực trên iOS thiết bị, YOLO các mô hình được lượng tử hóa theo độ chính xác FP16 hoặc INT8. Lượng tử hóa là một quá trình làm giảm độ chính xác số của mô hình weights and biases , do đó làm giảm kích thước mô hình và lượng tính toán cần thiết. Điều này dẫn đến thời gian suy luận nhanh hơn mà không ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác của mô hình.
Lượng tử hóa FP16
Lượng tử hóa FP16 (hoặc nửa độ chính xác) chuyển đổi số dấu phẩy động 32 bit của mô hình thành số dấu phẩy động 16 bit. Điều này làm giảm một nửa kích thước của mô hình và tăng tốc quá trình suy luận, đồng thời duy trì sự cân bằng tốt giữa độ chính xác và hiệu suất.
Lượng tử hóa INT8
Lượng tử hóa INT8 (hoặc số nguyên 8 bit) làm giảm thêm kích thước và yêu cầu tính toán của mô hình bằng cách chuyển đổi các số dấu phẩy động 32 bit của nó thành số nguyên 8 bit. Phương pháp lượng tử hóa này có thể dẫn đến tăng tốc đáng kể, nhưng có thể làm giảm nhẹ độ chính xác.
Công cụ thần kinh Apple
Apple Neural Engine (ANE) là một thành phần phần cứng chuyên dụng được tích hợp vào chip dòng A và dòng M của Apple. Nó được thiết kế để tăng tốc các tác vụ học máy , đặc biệt là đối với mạng nơ-ron , cho phép thực hiện nhanh hơn và hiệu quả hơn YOLO mô hình.
Bằng cách kết hợp lượng tử hóa YOLO các mô hình với Apple Neural Engine, Ultralytics iOS Ứng dụng đạt được khả năng phát hiện đối tượng theo thời gian thực trên iOS thiết bị mà không ảnh hưởng đến độ chính xác hoặc hiệu suất.
| Năm phát hành | Tên iPhone | Tên Chipset | Kích thước nút | ÁO ANE |
|---|---|---|---|---|
| 2017 | iPhone X | A11 sinh học | 10nm | 0.6 |
| 2018 | iPhone XS | A12 sinh học | 7nm | 5 |
| 2019 | iPhone 11 | A13 Sinh học | 7nm | 6 |
| 2020 | iPhone 12 | A14 Sinh học | 5nm | 11 |
| 2021 | iPhone 13 | A15 Sinh học | 5nm | 15.8 |
| 2022 | iPhone 14 | A16 Sinh học | 4nm | 17.0 |
Xin lưu ý rằng danh sách này chỉ bao gồm các mẫu iPhone từ năm 2017 trở đi và giá trị ANE TOP chỉ mang tính chất gần đúng.
Bắt đầu với Ultralytics iOS Ứng dụng
Để bắt đầu với Ultralytics iOS Ứng dụng, hãy làm theo các bước sau:
-
Tải xuống Ultralytics Ứng dụng từ App Store .
-
Khởi chạy ứng dụng trên iOS thiết bị và đăng nhập bằng Ultralytics tài khoản. Nếu bạn chưa có tài khoản, hãy tạo một tài khoản tại đây .
-
Sau khi đăng nhập, bạn sẽ thấy danh sách các học viên đã được đào tạo của mình YOLO mô hình. Chọn một mô hình để sử dụng cho việc phát hiện đối tượng.
-
Cấp cho ứng dụng quyền truy cập vào camera của thiết bị.
-
Hướng camera của thiết bị vào các vật thể bạn muốn phát hiện. Ứng dụng sẽ hiển thị các hộp giới hạn và nhãn lớp theo thời gian thực khi phát hiện các vật thể.
-
Khám phá cài đặt của ứng dụng để điều chỉnh ngưỡng phát hiện, bật hoặc tắt các lớp đối tượng cụ thể, v.v.
Với Ultralytics iOS Ứng dụng, bây giờ bạn có thể tận dụng sức mạnh của YOLO mô hình phát hiện đối tượng theo thời gian thực trên iPhone hoặc iPad của bạn, được hỗ trợ bởi Apple Neural Engine và được tối ưu hóa với lượng tử hóa FP16 hoặc INT8.
