Вернуться к лицензированию Ultralytics Enterprise

Компания Prezent использует модели Ultralytics YOLO для обнаружения элементов скольжения

Проблема

Компании Prezent требовалось решение Vision AI для автоматического обнаружения структур скольжения, поскольку традиционные инструменты были медленными, ненадежными и часто не позволяли сохранить дизайн.

Решение

Благодаря моделям Ultralytics YOLO компания Prezent повысила точность с 65 до 87 %, сократила время обучения с 3 до 1 дня и уменьшила время обработки слайдов до 10 секунд.

Презентации играют ключевую роль в четком общении на деловых встречах, но переделать их так, чтобы они были эффективными и информативными, бывает непросто. Prezent использует искусственный интеллект для обнаружения и понимания элементов слайдов, таких как заголовки, текст, изображения и диаграммы, благодаря чему переработанные слайды остаются четкими, визуально привлекательными и простыми для восприятия.

Тестируя различные инструменты для обнаружения элементов слайдов, компания Prezent обнаружила, что многие из них нарушают макеты и иерархию информации, делая презентации менее целостными. Интегрировав модели Ultralytics YOLO, Prezent упрощает процесс, делая обнаружение элементов слайдов более быстрым, плавным и профессиональным при минимальных усилиях.

Редизайн слайдов быстрее и умнее с помощью искусственного интеллекта

Компания Prezent помогает руководителям высшего звена и бизнес-командам создавать четкие, профессиональные презентации, автоматизируя процесс редизайна. Изначально для этого использовались ручные шаблоны и человеческие усилия, что было медленно и неэффективно. 

Чтобы повысить эффективность, компания Prezent обратилась к искусственному интеллекту и компьютерному зрению для автоматизации форматирования слайдов с сохранением исходного макета. Используя модели обнаружения объектов, платформа теперь может автоматически определять и организовывать содержимое слайдов для более быстрого и беспроблемного процесса редизайна с минимальным участием пользователя. Таким образом, Prezent гарантирует, что презентации останутся понятными, визуально привлекательными и легкими для восприятия.

Препятствия на пути редизайна слайдов с помощью ИИ

Отличная презентация - это не только информация, но и ясность, структура и воздействие. Однако ручная переделка слайдов, чтобы сделать их более интересными, требует времени и усилий. Для руководителей высшего звена и бизнес-команд, которые часто полагаются на презентации во время совещаний, медленный и утомительный процесс переделки был серьезной проблемой.

Компания Prezent решила автоматизировать процесс редизайна слайдов, но столкнулась с главным препятствием - как обнаружить и реорганизовать элементы слайда, сохранив все на своих местах? Традиционные инструменты могли извлекать текст, но не могли распознать, как расположены заголовки, изображения и диаграммы, что часто нарушало макет.

Изначально Prezent использовала модели обнаружения объектов с открытым исходным кодом, но эти методы имели свои недостатки: низкая точность (60-65 %), медленное время обработки и макеты, которые все еще нуждались в ручных исправлениях. Чтобы по-настоящему автоматизировать процесс, Prezent требовалось более быстрое и умное решение на основе Vision AI, которое могло бы точно обнаруживать элементы слайдов и изменять их дизайн без ущерба для структуры. Именно тогда они обратились к компьютерному зрению и искусственному интеллекту, чтобы сделать процесс беспрепятственным.

Решение Prezent с искусственным интеллектом для обнаружения элементов скольжения

Чтобы автоматизировать переделку слайдов, сохранив при этом макеты в неизменном виде, компания Prezent интегрировала в свою платформу модели Ultralytics YOLO. Модели Ultralytics YOLO поддерживают различные задачи компьютерного зрения, включая обнаружение объектов. Слайды преобразуются в изображения, а YOLO обнаруживает ключевые элементы - заголовки, текстовые поля, изображения и диаграммы, - сохраняя при этом исходный макет. 

YOLO играет важнейшую роль в извлечении макета, помогая Prezent сохранять структуру и иерархию каждого слайда и одновременно обеспечивая быструю автоматическую переделку. Распознавая как текстовые, так и визуальные элементы, YOLO помогает сохранить функциональность и отточенный дизайн презентаций. Благодаря высокой точности и быстрой обработке YOLO позволяет Prezent автоматизировать обнаружение элементов слайдов, сокращая необходимость в ручной корректировке.

Почему стоит выбрать модели YOLO от Ultralytics?

Prezent выбрал модели Ultralytics YOLO, потому что их можно быстрее обучить, они более точны и имеют меньшую задержку по сравнению с другими моделями Vision AI. Prezent обнаружила, что обучение большинства моделей занимает от двух до трех дней, что замедляет процесс итераций и улучшений. 

"Обычно обучение модели машинного обучения занимает огромное количество времени, и часто приходится ждать два-три дня, чтобы сделать вывод, а затем решить, достаточно ли хороша точность. Но с YOLO мы можем обучить модель за один день, быстро принимать решения и быстро учиться на полученных результатах", - говорит главный специалист по изучению данных компании Prezent.

С помощью YOLO точность Prezent увеличилась с 65 до 87 %, что позволило быстро уточнить модели и повысить производительность. Кроме того, высокая скорость вывода YOLO позволяет обрабатывать слайды менее чем за 10 секунд, гарантируя автоматизацию в режиме реального времени и удобство работы. Интегрировав YOLO, компания Prezent нашла надежное, масштабируемое решение для эффективного и точного редизайна слайдов.

Обработка слайдов менее чем за 10 секунд с помощью YOLO

Используя модели Ultralytics YOLO, компания Prezent изменила процесс редизайна слайдов, сделав его более быстрым, эффективным и высокоточным. Возможность автоматического обнаружения и упорядочивания элементов слайдов обеспечила сохранение первоначальной структуры, четкости и визуальной привлекательности презентаций без ручного вмешательства.

"Скорость обработки с помощью Ultralytics YOLO также выше: мы можем предоставить нашим клиентам полностью обработанные слайды менее чем за 10 секунд. Быстрое время обучения и низкая задержка сыграли ключевую роль в оптимизации нашего рабочего процесса и повышении качества наших редизайнов", - поделился главный специалист по анализу данных компании Prezent.

Благодаря возможностям обработки данных в режиме реального времени YOLO компания Prezent смогла полностью автоматизировать процесс определения макета слайда, устранив неэффективность ручной переделки. Руководители высшего звена и бизнес-команды могут мгновенно создавать отполированные, профессиональные презентации, повышая эффективность рабочего процесса и удобство работы. Благодаря интеграции компьютерного зрения и искусственного интеллекта компания Prezent создала масштабируемое и автоматизированное решение, которое повышает как производительность, так и качество презентаций.

Путь компьютерного зрения в анализе документов

Компания Prezent хотела бы, чтобы модели компьютерного зрения улучшили свои возможности по обработке более сложных макетов и обеспечили более глубокое понимание структуры документов. Это позволило бы более тонко и точно перепроектировать слайды.

Одним из возможных улучшений является возможность группировать связанные элементы в подкатегории. Это поможет моделям искусственного интеллекта Vision понять иерархию и взаимосвязи между компонентами слайда. В результате переработанные слайды будут лучше структурированы, визуально целостны, и за ними будет легче следить.

В целом Презент считает, что по мере роста спроса на автоматизацию и решения, основанные на искусственном интеллекте, модели компьютерного зрения будут продолжать развиваться, чтобы справляться с более сложными задачами с большей точностью и скоростью. 

Любопытно, как искусственный интеллект может улучшить ваш бизнес? Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы ознакомиться с решениями Ultralytics в области искусственного интеллекта для различных отраслей, таких как компьютерное зрение в здравоохранении и производстве. Узнайте, как наши модели YOLO и варианты лицензий могут помочь вам начать работу уже сегодня!

Наше решение для вашей отрасли

Смотреть все

Часто задаваемые вопросы

Что такое модели YOLO от Ultralytics?

Модели Ultralytics YOLO - это архитектуры компьютерного зрения, разработанные для анализа визуальных данных, полученных из изображений и видео. Эти модели можно обучать для решения таких задач, как обнаружение объектов, классификация, оценка позы, отслеживание и сегментация объектов.Модели Ultralytics YOLO включают:

  • Ultralytics YOLOv5
  • Ultralytics YOLOv8
  • Ultralytics YOLO11

В чем разница между моделями Ultralytics YOLO?

Ultralytics YOLO11 - это последняя версия наших моделей компьютерного зрения. Как и предыдущие версии, она поддерживает все задачи компьютерного зрения, за которые сообщество Vision AI полюбило YOLOv8. Однако новая YOLO11 отличается большей производительностью и точностью, что делает ее мощным инструментом и идеальным союзником для решения реальных задач в промышленности.

Какую модель Ultralytics YOLO выбрать для своего проекта?

Выбор модели зависит от конкретных требований проекта. Важно учитывать такие факторы, как производительность, точность и потребности в развертывании. Вот краткий обзор:

  • Некоторые из ключевых особенностей Ultralytics YOLOv8:
  1. Зрелость и стабильность: YOLOv8 - это проверенный, стабильный фреймворк с обширной документацией и совместимостью с предыдущими версиями YOLO, что делает его идеальным для интеграции в существующие рабочие процессы.
  2. Простота использования: Благодаря удобной для новичков настройке и простой установке YOLOv8 идеально подходит для команд любого уровня подготовки.
  3. Экономичность: Она требует меньше вычислительных ресурсов, что делает ее отличным вариантом для проектов с ограниченным бюджетом.
  • Некоторые из ключевых особенностей Ultralytics YOLO11:
  1. Более высокая точность: YOLO11 превосходит YOLOv8 в бенчмарках, достигая более высокой точности при меньшем количестве параметров.
  2. Расширенные возможности: Он поддерживает такие передовые задачи, как оценка положения, отслеживание объектов и ориентированные ограничительные рамки (OBB), предлагая непревзойденную универсальность.
  3. Эффективность в реальном времени: Оптимизированный для приложений реального времени, YOLO11 обеспечивает более быстрое получение выводов и превосходно работает с пограничными устройствами и задачами, чувствительными к задержкам.
  4. Адаптивность: Благодаря широкой аппаратной совместимости YOLO11 хорошо подходит для развертывания на пограничных устройствах, облачных платформах и графических процессорах NVIDIA.

Какая лицензия мне нужна?

Репозитории Ultralytics YOLO, такие как YOLOv5 и YOLO11, по умолчанию распространяются по лицензии AGPL-3.0. Эта лицензия, одобренная OSI, предназначена для студентов, исследователей и энтузиастов, поощряет открытое сотрудничество и требует, чтобы любое программное обеспечение, использующее компоненты AGPL-3.0, также было открыто. Хотя она обеспечивает прозрачность и способствует инновациям, она может не соответствовать коммерческим сценариям использования.
Если ваш проект предполагает внедрение программного обеспечения Ultralytics и моделей искусственного интеллекта в коммерческие продукты или услуги, и вы хотите обойти требования AGPL-3.0 к открытому исходному коду, корпоративная лицензия - идеальный вариант.

‍ Преимуществакорпоративной лицензии включают:

  • Коммерческая гибкость: Модифицируйте и внедряйте исходный код и модели Ultralytics YOLO в собственные продукты без соблюдения требования AGPL-3.0 об открытом исходном коде вашего проекта.
  • Собственные разработки: Получите полную свободу в разработке и распространении коммерческих приложений, включающих код и модели Ultralytics YOLO.

Чтобы обеспечить беспрепятственную интеграцию и избежать ограничений AGPL-3.0, запросите лицензию Ultralytics Enterprise License, используя приведенную форму. Наши сотрудники помогут вам подобрать лицензию в соответствии с вашими конкретными потребностями.

Зарядитесь энергией с помощью лицензирования YOLO

Получите передовое ИИ-видение для своих проектов. Найдите подходящую лицензию для ваших целей уже сегодня

Изучите варианты лицензирования
Ссылка копируется в буфер обмена