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Ultralytics を活用した実際の成功事例をご覧ください。効率性の向上から最先端のイノベーションまで、当社のソリューションが業界全体にどのような影響を及ぼしているかをご覧ください。

プレツェント、スライド要素の検出にUltralytics YOLO モデルを採用

PrezentがUltralytics YOLO モデルを活用してスライド要素の検出を自動化し、構造とデザインを維持しながら処理時間を10秒以下に短縮した方法をご覧ください。

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Ultralytics YOLO使えば、1日でモデルをトレーニングすることができる

"通常、機械学習モデルのトレーニングには膨大な時間がかかり、推論が終わるまで2~3日待たなければならず、その後、精度が十分かどうかを判断しなければならないことがよくあります。しかし、Ultralytics YOLO使えば、1日でモデルを訓練し、迅速に決定を下し、その結果から迅速に学習することができます。一度訓練すれば、データセットを強化してパフォーマンスをさらに向上させることもできます。"

Ultralytics YOLO モデルはリアルタイム推論を20%高速化した。

"ALYCEでは、Ultralytics を活用することで、モデルのトレーニングが大きく変わりました。データの精度を高め、比類のない品質をお客様に提供し、持続可能なモビリティ・プロジェクトを支援することができるようになりました。"

Ultralytics YOLO モデルは様々な分野で広く適用されている。

「このパートナーシップは、SSS(ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社)のIMX500センサー( )と組み合わせることで、高性能なビジュアルデータ処理に依存する企業のリアルタイム意思決定を強化する強力なオンデバイスAI機能をもたらします。Ultralytics YOLOv8 をSSS(ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社)のIMX500センサーと組み合わせることで、このパートナーシップは、高性能なビジュアルデータ処理に依存するビジネスにおいて、リアルタイムの意思決定を強化する強力なオンデバイスAI機能をもたらします。"

最大30メートル先の危険をリアルタイムで検知

「私たちはまだ表面をなぞったにすぎません。Ultralytics YOLO によって、私たちは、より安全であるだけでなく、よりスマートなソリューションを開発し、人命を救い、産業安全の管理方法を変革するリアルタイムの洞察を可能にする基盤を手に入れました"

最適な視覚的物体認識のための高速リリース。

"Ultralytics YOLO を当社のInstabase AIプラットフォームに統合することは、簡単で手間のかからないプロセスでした。このおかげでリリーススケジュールが早まり、顧客に視覚的物体認識機能を提供できるようになりました。"

Ultralytics'YOLO モデル:AI業界のゲームチェンジャー。

"Ultralytics'YOLO モデルはAI業界のゲームチェンジャーである。YOLOv5 とYOLOv8 のモデルは、その使いやすさ、最先端のパフォーマンス、そして正確さで開発者に支持されています。OpenVINO と組み合わせることで、これらのモデルは、最新のCPUですぐに使える最高のパフォーマンスを発揮する可能性を提供します。"

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