Prezent nutzt dieYOLO von Ultralytics , um Rutschelemente zu erkennen

Die Neugestaltung von Folien wird mit KI schneller und intelligenter

Prezent hilft Führungskräften und Geschäftsteams dabei, klare, professionelle Präsentationen zu erstellen, indem es den Redesign-Prozess automatisiert. Ursprünglich beruhte dies auf manuellen Vorlagen und menschlicher Arbeit, was langsam und ineffizient war. 

Um die Effizienz zu steigern, setzte Prezent auf KI und Computer Vision, um die Formatierung von Folien zu automatisieren und dabei das ursprüngliche Layout beizubehalten. Durch die Verwendung von Objekterkennungsmodellen kann die Plattform nun automatisch den Inhalt von Folien erkennen und organisieren, um einen schnelleren und nahtloseren Umgestaltungsprozess mit minimalen Benutzereingaben zu ermöglichen. Auf diese Weise stellt Prezent sicher, dass Präsentationen übersichtlich, visuell ansprechend und leicht verständlich bleiben.

‍DieHürde bei der KI-gestützten Neugestaltung von Folien

Bei einer guten Präsentation geht es nicht nur um Informationen, sondern auch um Klarheit, Struktur und Wirkung. Die manuelle Neugestaltung von Folien, um sie ansprechender zu machen, kostet jedoch Zeit und Mühe. Für Führungskräfte und Geschäftsteams, die bei Besprechungen häufig auf Präsentationen angewiesen sind, war der langsame und frustrierende Umgestaltungsprozess eine große Herausforderung.

Prezent wollte die Neugestaltung von Folien automatisieren, aber es gab ein entscheidendes Hindernis: Wie kann man Folienelemente erkennen und neu anordnen, ohne dass alles an seinem Platz bleibt? Herkömmliche Tools konnten zwar Text extrahieren, erkannten aber nicht, wie Titel, Bilder und Diagramme angeordnet waren, was das Layout oft durcheinanderbrachte.

Anfangs nutzte Prezent Open-Source-Modelle zur Objekterkennung, aber diese Methoden hatten ihre Grenzen: geringe Genauigkeit (60-65 %), langsame Verarbeitungszeiten und Layouts, die noch manuell korrigiert werden mussten. Um den Prozess wirklich zu automatisieren, brauchte Prezent eine schnellere, intelligentere Vision-KI-Lösung, die Folienelemente genau erkennen und neu gestalten konnte, ohne die Struktur zu beeinträchtigen. So wandte man sich an Computer Vision und KI, um den Prozess nahtlos zu gestalten.

Die KI-Lösung von Prezent für die Erkennung von Gleitelementen

Um die Neugestaltung von Folien zu automatisieren und dabei das Layout beizubehalten, hat Prezent Ultralytics YOLO in seine Plattform integriert. DieYOLO Ultralytics unterstützen verschiedene Computer-Vision-Aufgaben, einschließlich der Objekterkennung. Die Folien werden in Bilder umgewandelt, und YOLO erkennt Schlüsselelemente - Titel, Textfelder, Bilder und Diagramme -, wobei das ursprüngliche Layout erhalten bleibt. 

YOLO spielt eine entscheidende Rolle bei der Layout-Extraktion. Es hilft Prezent dabei, die Struktur und Hierarchie jeder Folie zu bewahren und ermöglicht gleichzeitig schnelle, automatisierte Umgestaltungen. Indem YOLO sowohl Text als auch visuelle Elemente erkennt, sorgt es dafür, dass Präsentationen sowohl ihre Funktionalität als auch ihr ausgefeiltes Design behalten. Mit seiner hohen Genauigkeit und schnellen Verarbeitung ermöglicht YOLO Prezent die automatische Erkennung von Folienelementen, sodass weniger manuelle Anpassungen erforderlich sind.

Warum Ultralytics YOLO Modelle wählen?

Prezent entschied sich für dieYOLO Ultralytics , weil sie schneller trainiert werden können, genauer sind und im Vergleich zu anderen Vision AI-Modellen eine geringere Latenz aufweisen. Prezent stellte fest, dass die meisten Modelle zwei bis drei Tage zum Trainieren brauchten, was die Iterationen und Verbesserungen verlangsamte. 

"Normalerweise nimmt das Trainieren eines maschinellen Lernmodells sehr viel Zeit in Anspruch, und man muss oft zwei bis drei Tage auf die Schlussfolgerung warten und dann entscheiden, ob die Genauigkeit gut genug ist. Aber mit YOLO können wir das Modell an einem einzigen Tag trainieren, schnell Entscheidungen treffen und schnell aus den Ergebnissen lernen", sagt der Principal Data Scientist bei Prezent.

Mit YOLO konnte Prezent die Genauigkeit von 65% auf 87% steigern und war in der Lage, die Modelle schnell zu verfeinern und die Leistung zu verbessern. Außerdem ermöglicht die schnelle Inferenzgeschwindigkeit von YOLOdie Verarbeitung von Dias in weniger als 10 Sekunden, was eine Automatisierung in Echtzeit und ein nahtloses Nutzererlebnis garantiert. Durch die Integration von YOLO hat Prezent eine zuverlässige, skalierbare Lösung für die effiziente und genaue Neugestaltung von Folien gefunden.

Folien in weniger als 10 Sekunden bearbeiten mit YOLO

Durch den Einsatz derYOLO Ultralytics konnte Prezent seinen Prozess zur Neugestaltung von Folien schneller, effizienter und genauer gestalten. Die Fähigkeit, Folienelemente automatisch zu erkennen und zu organisieren, stellte sicher, dass Präsentationen ihre ursprüngliche Struktur, Klarheit und visuelle Attraktivität ohne manuelle Eingriffe behielten.

"Mit Ultralytics YOLO ist auch die Verarbeitungsgeschwindigkeit überragend, denn wir können unseren Kunden vollständig verarbeitete Dias in weniger als 10 Sekunden zur Verfügung stellen. Die schnelle Trainingszeit und die niedrige Latenz haben entscheidend dazu beigetragen, unsere Arbeitsabläufe zu rationalisieren und die Qualität unserer Redesigns zu verbessern", so der Principal Data Scientist bei Prezent.

Mit den Echtzeitverarbeitungsfunktionen von YOLOwar Prezent in der Lage, die Erkennung von Folienlayouts vollständig zu automatisieren und so die ineffiziente manuelle Umgestaltung zu vermeiden. Führungskräfte und Geschäftsteams können sofort ausgefeilte, professionelle Präsentationen erstellen und so die Effizienz der Arbeitsabläufe und die Benutzerfreundlichkeit verbessern. Durch die Integration von Computer Vision und KI hat Prezent eine skalierbare und automatisierte Lösung entwickelt, die sowohl die Produktivität als auch die Qualität der Präsentationen steigert.

Die Zukunft der Computer Vision in der Dokumentenanalyse

Prezent würde es begrüßen, wenn die Computer-Vision-Modelle ihre Fähigkeit verbessern würden, komplexere Layouts zu handhaben und tiefere Einblicke in die Dokumentenstrukturen zu geben. Dies würde eine verfeinerte und genauere Neugestaltung von Folien ermöglichen.

Eine mögliche Verbesserung ist die Möglichkeit, verwandte Elemente in Unterkategorien zu gruppieren. Dies würde den KI-Modellen von Vision helfen, die Hierarchie und die Beziehungen zwischen den Folienkomponenten zu verstehen. Die neu gestalteten Folien wären dann besser strukturiert, visuell kohärent und leichter zu verstehen.

Insgesamt glaubt Prezent, dass mit der steigenden Nachfrage nach Automatisierung und KI-gesteuerten Lösungen die Bildverarbeitungsmodelle sich weiterentwickeln werden, um komplexere Aufgaben mit größerer Genauigkeit und Geschwindigkeit zu bewältigen. 

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