Prezent, kayma unsurlarını tespit etmek için Ultralytics YOLO modellerine başvuruyor

Sunumlar iş toplantılarında net iletişim için kilit öneme sahiptir, ancak bunları hem etkili hem de bilgilendirici olacak şekilde yeniden tasarlamak zor olabilir. Prezent, başlıklar, metinler, resimler ve grafikler gibi slayt öğelerini algılamak ve anlamak için yapay zeka kullanır ve yeniden tasarlanan slaytların net, görsel olarak ilgi çekici ve takip edilmesi kolay kalmasını sağlar.

Prezent, slayt öğesi algılama için çeşitli araçları test ederken, birçoğunun düzenleri ve bilgi hiyerarşilerini bozduğunu ve sunumları daha az tutarlı hale getirdiğini buldu. Prezent, Ultralytics YOLO modellerini entegre ederek süreci kolaylaştırır ve slayt öğesi algılamayı minimum çabayla daha hızlı, daha sorunsuz ve daha profesyonel hale getirir.

Yapay zeka ile slaytların yeniden tasarımını daha hızlı ve akıllı hale getirme

Prezent, yeniden tasarım sürecini otomatikleştirerek C-suite yöneticilerin ve iş ekiplerinin net, profesyonel sunumlar oluşturmasına yardımcı olur. Başlangıçta bu, yavaş ve verimsiz olan manuel şablonlara ve insan çabasına dayanıyordu. 

Verimliliği artırmak için Prezent, orijinal düzeni koruyarak slayt biçimlendirmeyi otomatikleştirmek üzere yapay zeka ve bilgisayarla görmeye yöneldi. Nesne algılama modellerini kullanarak, platformları artık minimum kullanıcı girdisi ile daha hızlı, daha sorunsuz bir yeniden tasarım süreci için slayt içeriğini otomatik olarak algılayabilir ve düzenleyebilir. Prezent bu sayede sunumların net, görsel olarak çekici ve takip edilmesi kolay kalmasını sağlıyor.

‍Yapay zeka destekli slayt yeniden tasarımının önündeki engel

Harika bir sunum sadece bilgiyle ilgili değildir; netlik, yapı ve etkiyle de ilgilidir. Ancak slaytları daha ilgi çekici hale getirmek için manuel olarak yeniden tasarlamak zaman ve çaba gerektirir. Toplantılar için sıklıkla sunumlara ihtiyaç duyan C-suite yöneticileri ve iş ekipleri için yavaş ve sinir bozucu yeniden tasarım süreci büyük bir zorluktu.

Prezent slayt yeniden tasarımını otomatikleştirmek için yola çıktı, ancak önemli bir engel vardı - her şeyi yerinde tutarken slayt öğelerini nasıl tespit eder ve yeniden düzenlersiniz? Geleneksel araçlar metni ayıklayabiliyordu ancak başlıkların, görsellerin ve grafiklerin nasıl düzenlendiğini algılayamıyordu ve bu da genellikle düzeni bozuyordu.

Prezent başlangıçta açık kaynaklı nesne algılama modelleri kullandı, ancak bu yöntemlerin sınırlamaları vardı: düşük doğruluk (%60-65), yavaş işlem süreleri ve hala manuel düzeltmeler gerektiren düzenler. Süreci gerçekten otomatikleştirmek için Prezent, slayt öğelerini doğru bir şekilde algılayabilen ve yapıdan ödün vermeden yeniden tasarlayabilen daha hızlı, daha akıllı bir Vision AI çözümüne ihtiyaç duyuyordu. İşte o zaman süreci sorunsuz hale getirmek için bilgisayarla görme ve yapay zekaya yöneldiler.

Prezent'in kayar eleman tespiti için vizyon yapay zeka çözümü

Prezent, düzenleri bozmadan slayt yeniden tasarımını otomatikleştirmek için Ultralytics YOLO modellerini platformuna entegre etti. Ultralytics YOLO modelleri, nesne algılama da dahil olmak üzere çeşitli bilgisayarla görme görevlerini destekler. Slaytlar görüntülere dönüştürülür ve YOLO , orijinal düzeni bozmadan başlıklar, metin kutuları, görüntüler ve grafikler gibi temel öğeleri algılar. 

YOLO , Prezent'in her bir slaydın yapısını ve hiyerarşisini korumasına yardımcı olurken hızlı, otomatik yeniden tasarımlara olanak tanıyarak düzen çıkarma işleminde çok önemli bir rol oynar. YOLO , hem metin hem de görsel öğeleri tanıyarak sunumların hem işlevselliğini hem de gösterişli tasarımını korumasına yardımcı olur. Yüksek doğruluk ve hızlı işleme ile YOLO , Prezent'in slayt öğesi algılamasını otomatikleştirmesini sağlayarak manuel ayarlama ihtiyacını azaltır.

Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmelisiniz?

Prezent, Ultralytics YOLO modellerini daha hızlı eğitilebildikleri, daha doğru oldukları ve diğer Vision AI modellerine kıyasla daha düşük gecikme süresine sahip oldukları için seçti. Prezent, çoğu modelin eğitilmesinin iki ila üç gün sürdüğünü, bunun da yinelemeleri ve iyileştirmeleri yavaşlattığını tespit etti. 

"Normalde bir makine öğrenimi modelini eğitmek çok zaman alır ve genellikle çıkarım için iki ila üç gün beklemeniz ve ardından doğruluğun yeterince iyi olup olmadığına karar vermeniz gerekir. Ancak YOLO ile modeli tek bir günde eğitebiliyor, hızlı bir şekilde karar verebiliyor ve sonuçlardan hızla öğrenebiliyoruz" diyor Prezent'in Baş Veri Bilimcisi.

YOLO ile Prezent'in doğruluk oranı %65'ten %87'ye yükseldi ve modelleri hızla iyileştirip performansı artırabildi. Ayrıca, YOLO'nun yüksek çıkarım hızları slaytların 10 saniyenin altında işlenmesini sağlayarak gerçek zamanlı otomasyonu ve sorunsuz bir kullanıcı deneyimini garanti ediyor. Prezent, YOLO'yu entegre ederek verimli ve doğru slayt yeniden tasarımı için güvenilir, ölçeklenebilir bir çözüm buldu.

YOLO ile slaytları 10 saniyeden kısa sürede işleme

Prezent, Ultralytics YOLO modellerinden yararlanarak slayt yeniden tasarım sürecini daha hızlı, daha verimli ve son derece doğru olacak şekilde yeniden tanımladı. Slayt öğelerini otomatik olarak algılama ve düzenleme yeteneği, sunumların manuel müdahale olmadan orijinal yapılarını, netliklerini ve görsel çekiciliğini korumasını sağladı.

" Ultralytics YOLO'yu kullanarak, müşterilerimize 10 saniyenin altında tamamen işlenmiş slaytlar sunabildiğimiz için işleme hızı da üstün. Hızlı eğitim süresi ve düşük gecikme süresi, iş akışımızı kolaylaştırmanın ve yeniden tasarımlarımızın kalitesini artırmanın anahtarı oldu," diye paylaştı Prezent'teki Baş Veri Bilimcisi.

YOLO'nun gerçek zamanlı işleme yetenekleri sayesinde Prezent, slayt düzeni algılamayı tamamen otomatik hale getirerek manuel yeniden tasarımın verimsizliğini ortadan kaldırdı. C-suite yöneticileri ve iş ekipleri, iş akışı verimliliğini ve kullanıcı deneyimini geliştirerek anında gösterişli, profesyonel sunumlar oluşturabilir. Prezent, bilgisayarla görme ve yapay zekayı entegre ederek hem üretkenliği hem de sunum kalitesini artıran ölçeklenebilir ve otomatik bir çözüm oluşturdu.

Belge analizinde bilgisayarla görmenin önündeki yol

Prezent, bilgisayarla görme modellerinin daha karmaşık düzenleri ele alma ve belge yapıları hakkında daha derin içgörüler sağlama becerilerini geliştirdiğini görmek istiyor. Bu, daha rafine ve doğru slayt yeniden tasarımlarını mümkün kılacaktır.

Potansiyel bir gelişme, ilgili öğeleri alt kategoriler halinde gruplama yeteneğidir. Bu tür bilgiler Vision AI modellerinin slayt bileşenleri arasındaki hiyerarşiyi ve ilişkileri anlamasına yardımcı olacaktır. Sonuç olarak, yeniden tasarlanan slaytlar daha iyi yapılandırılmış, görsel olarak uyumlu ve takip edilmesi daha kolay olacaktır.

Genel olarak Prezent, otomasyon ve yapay zeka odaklı çözümlere olan talep arttıkça, bilgisayarla görme modellerinin daha karmaşık görevleri daha yüksek doğruluk ve hızla yerine getirecek şekilde gelişmeye devam edeceğine inanıyor. 

Vision AI'nın işinizi nasıl geliştirebileceğini merak ediyor musunuz? Ultralytics' in sağlık ve üretimde bilgisayarla görme gibi farklı sektörlere yönelik yapay zeka çözümlerini incelemek için GitHub havuzumuzu ziyaret edin. YOLO modellerimizin ve lisans seçeneklerimizin bugün başlamanıza nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin!