قصص نجاح العملاء الناجحة

ما يقوله عملاؤنا

تعمل Ultralytics YOLO على تحسين السرعة والدقة والتوافق.

مع Ultralytics تمكنا من تحسين السرعة مع دقة أعلى مقارنةً بالنماذج الأخرى. لقد كان التوافق مع أطر العمل المختلفة - CUDA و TensorRT و ONNX و OpenVINO - مفيدًا للغاية في ضبط الأوزان في البحث والتطوير ثم تحسينها لأي جهاز لدينا.

مع Ultralytics YOLO يمكننا تدريب النموذج في يوم واحد.

"عادةً ما يستغرق تدريب نموذج التعلّم الآلي وقتاً طويلاً، وغالباً ما يتعين عليك الانتظار يومين أو ثلاثة أيام للاستدلال ثم اتخاذ قرار ما إذا كانت الدقة جيدة بما فيه الكفاية. ولكن مع Ultralytics YOLO يمكننا تدريب النموذج في يوم واحد، واتخاذ القرارات بسرعة، والتعلم بسرعة من النتائج. وبمجرد التدريب، يمكننا أيضًا تحسين مجموعة البيانات لتحسين الأداء بشكل أكبر."

Ultralytics YOLO توفر النماذج استنتاجًا أسرع بنسبة 20% في الوقت الفعلي.

"في شركة ALYCE، كانت الاستفادة من الموقع الإلكتروني Ultralytics بمثابة تغيير جذري في تدريب نماذجنا، مما مكننا من تعزيز دقة البيانات وتقديم جودة لا مثيل لها لعملائنا ومساعدتهم في مشاريع التنقل المستدام الخاصة بهم."

Ultralytics YOLO يتم تطبيق النماذج على نطاق واسع في مختلف القطاعات.

"إنها تحول البيانات المرئية إلى رؤى قابلة للتنفيذ بدقة وكفاءة استثنائية. من خلال الجمع بين Ultralytics YOLOv8 مع مستشعر IMX500 من شركة سوني لحلول أشباه الموصلات (SSS)، توفر هذه الشراكة قدرات ذكاء اصطناعي قوية على الجهاز تعزز عملية اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي للشركات التي تعتمد على معالجة البيانات المرئية عالية الأداء."

كشف في الوقت الحقيقي للمخاطر على بعد 30 متراً.

"نحن نخدش السطح فقط. فمع Ultralytics YOLO ، لدينا الأساس لتطوير حلول ليست أكثر أمانًا فحسب، بل أكثر ذكاءً أيضًا، مما يتيح رؤى في الوقت الفعلي يمكنها إنقاذ الأرواح وتحويل طريقة إدارة السلامة الصناعية."

إصدارات أسرع للتعرف الأمثل على الأجسام المرئية.

"لقد كان دمج Ultralytics YOLO في منصة إنستاباس للذكاء الاصطناعي الخاصة بنا عملية سهلة وغير مؤلمة. فقد ساعد ذلك في تسريع الجدول الزمني للإصدار ومكننا من تقديم إمكانات التعرف على الكائنات المرئية لعملائنا."

Ultralytics' YOLO النماذج: تغيير قواعد اللعبة في صناعة الذكاء الاصطناعي.

"Ultralytics' YOLO تعد نماذج مغيرات لقواعد اللعبة في صناعة الذكاء الاصطناعي. ويفضل المطورون نموذجي YOLOv5 و YOLOv8 لسهولة استخدامهما وأدائهما المتطور ودقتهما. وبالاقتران مع OpenVINO ، توفر هذه النماذج إمكانية الحصول على أفضل أداء خارج الصندوق على وحدات المعالجة المركزية الحديثة."