Ultralytics Enterprise License

なぜでしょうかクラウドとエッジ向けの最新のモジュール式ビジョンAI。

この製品は、複数のモデルサイズにわたる検出、セグメンテーション、分類、姿勢推定、および配向バウンディングボックスタスクをサポートする最新のモジュール式Ultralytics YOLO アーキテクチャを中心に構築されています。クラウドとエッジデプロイの両方のワークフローをサポートしているため、お客様はエンタープライズインフラストラクチャ、プライベートクラウド、組み込みシステム、エッジAIハードウェア全体でモデルをトレーニング、エクスポート、デプロイできます。

利点

リアルタイムで高精度のビジョンAI：Ultralytics YOLOは、検出、セグメンテーション、分類、ポーズ、およびOBBタスクのための高速で正確なコンピュータービジョンを実現し、Siemens お客様が検査、監視、ロボット工学、および産業ワークフローを自動化するのに役立ちます。
効率的なエッジ推論：YOLOモデルはエッジAIハードウェア上でローカルに実行できるため、工場、インフラストラクチャ、ロボット工学、その他のオンサイト環境のプライバシーを向上させながら、レイテンシー、帯域幅、クラウドへの依存を減らすことができます。
本番環境に対応した統合：Ultralytics YOLOは、ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite、OpenVINOなどの形式へのエクスポートをサポートしているため、高性能ビジョンAIを既存のエンタープライズ、エッジ、モバイル、組み込みシステムに簡単に統合できます。

主要な機能

マルチタスク・コンピュータービジョンモデル

オブジェクト検出、セグメンテーション、分類、姿勢推定、方向性バウンディングボックスをサポートしているため、お客様はUltralytics YOLO モデルで産業用ビジョンAIの幅広いユースケースを解決できます。

クラウドからエッジへの導入ワークフロー

クラウドまたはエンタープライズ環境でトレーニングし、最適化されたYOLOモデルをエッジデバイスや本番システムにエクスポートして展開し、帯域幅の使用量を抑え、データのプライバシーを強化しながら、ローカルでリアルタイムの推論を行います。

最適化されたモデルのエクスポート

Ultralytics YOLO モデルを ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite、OpenVINO、その他の検証済みのターゲットなどの本番環境に対応したフォーマットにエクスポートして、クラウド、モバイル、組み込み、エッジ AI 環境全体に効率的に展開できるようにします。

実環境アプリケーション

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航空宇宙品質検査

リアルタイムビジョンAIを使用して、航空機や部品の検査を自動化して、機体パネル、翼、エンジン、手の届きにくい部分のひび割れ、へこみ、腐食、塗装損傷、リベットの位置ずれ、または組立不良を検出します。