Ultralytics iOS 应用程序：利用YOLO 模型实时检测物体

Ultralytics iOS 应用程序是一款功能强大的工具，可让您直接在 iPhone 或 iPad 上运行YOLO 模型，进行实时物体检测。该应用程序利用 Apple 神经引擎和 Core ML 对模型进行优化和加速，从而实现快速高效的物体检测。

观看： 开始使用Ultralytics HUB 应用程序（IOS 和 Android）

量化和加速度

为了在 iOS 设备上实现实时性能，YOLO 模型被量化为 FP16 或 INT8 精度。量化是一个降低模型weights and biases 数值精度的过程，从而减小模型的大小和所需的计算量。这样可以加快推理时间，而不会明显影响模型的精度。

FP16 量化

FP16（或半精度）量化将模型的 32 位浮点数转换为 16 位浮点数。这将模型的大小减少了一半，并加快了推理过程，同时在精度和性能之间保持了良好的平衡。

INT8 量化

INT8（或 8 位整数）量化通过将 32 位浮点数转换为 8 位整数，进一步减小了模型的大小和计算要求。这种量化方法可以显著提高速度，但可能会导致精度略有下降。

苹果神经引擎

Apple 神经引擎 (ANE) 是集成在 Apple A 系列和 M 系列芯片中的专用硬件组件。它旨在加速机器学习任务，尤其是神经网络，从而更快、更高效地执行YOLO 模型。

通过将量化的YOLO 模型与苹果神经引擎相结合，Ultralytics iOS 应用程序可在 iOS 设备上实现实时物体检测，而不会降低精度或性能。

请注意，此列表仅包括 2017 年以后的 iPhone 机型，且 ANE TOPs 值为近似值。

开始使用Ultralytics iOS 应用程序

要开始使用Ultralytics iOS 应用程序，请按照以下步骤操作：

1. 从App Store 下载Ultralytics App。

2. 在 iOS 设备上启动应用程序，然后使用Ultralytics 账户登录。如果您还没有账户，请在此处创建一个。

3. 登录后，您将看到训练有素的YOLO 模型列表。选择一个用于物体检测的模型。

4. 授予应用程序访问设备摄像头的权限。

5. 将设备的摄像头对准要检测的对象。应用在检测物体时会实时显示边界框和类标签。

6. 探索应用程序的设置，以调整检测阈值、启用或禁用特定对象类别等。

通过Ultralytics iOS 应用程序，您现在可以在 iPhone 或 iPad 上利用YOLO 模型的强大功能进行实时物体检测，该程序由 Apple 神经引擎提供支持，并采用 FP16 或 INT8 量化技术进行了优化。

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