客户成功案例Ultralytics

客户评价

Ultralytics YOLO 提高了速度、准确性和兼容性。

与其他模型相比，有了Ultralytics，我们能够以更高的精度提高速度。与各种框架（CUDA、TensorRT、ONNX、OpenVINO ）的兼容性对于在研发过程中微调权重，然后针对我们所拥有的任何硬件进行优化非常有帮助。

有了Ultralytics YOLO，我们可以在一天内完成模型训练。

"通常，训练一个机器学习模型需要花费大量时间，你往往需要等待两到三天才能完成推理，然后再决定准确性是否足够好。但有了Ultralytics YOLO，我们可以在一天内完成模型训练，快速做出决策，并迅速从结果中学习。训练完成后，我们还可以增强数据集，进一步提高性能。

Ultralytics YOLO 模型的实时推理速度提高了 20%。

"在 ALYCE，利用Ultralytics 已经改变了我们模型培训的游戏规则，使我们能够提高数据的准确性，为客户提供无与伦比的质量，并协助他们开展可持续移动项目"。

Ultralytics YOLO 模型被广泛应用于各个领域。

"它们以卓越的准确性和效率将视觉数据转化为可操作的洞察力。通过将Ultralytics YOLOv8 与 SSS（索尼半导体解决方案公司）的 IMX500 传感器相结合，此次合作带来了强大的设备上人工智能功能，可为依赖高性能视觉数据处理的企业增强实时决策能力。"

实时检测30 米外的危险。

"我们才刚刚起步。有了Ultralytics YOLO ，我们就有了开发不仅更安全而且更智能的解决方案的基础，从而能够实时洞察，挽救生命并改变工业安全管理的方式。"

更快的释放速度，实现最佳的视觉对象识别。

"将Ultralytics YOLO 集成到我们的 Instabase AI 平台是一个简单轻松的过程。它有助于加快发布进度，使我们能够向客户提供视觉对象识别功能。

Ultralytics'YOLO 模型：改变人工智能行业的游戏规则。

"Ultralytics'YOLO 模型改变了人工智能行业的游戏规则。YOLOv5 和YOLOv8 模型因其易用性、最先进的性能和准确性而受到开发人员的青睐。与OpenVINO 搭配使用，这些模型有望在现代 CPU 上实现最佳的开箱即用性能"。