お客様の声

「当社のSTM32マイクロコントローラ上のUltralytics YOLOモデルの性能は、エッジにおけるコンピュータビジョンの新たな地平を切り開きます。合理化された統合と複数のモデルバリアントのサポートにより、開発者はスケーラブルで応答性の高い組込みビジョンソリューションを構築するために必要なものを手に入れることができます。"

「Ultralyticsを使用することで、他のモデルよりも高い精度でスピードを向上させることができました。CUDA、TensorRT、ONNX、OpenVINOなど、さまざまなフレームワークとの互換性は、研究開発で重みを微調整し、それをどんなハードウェアにも最適化するのに非常に役立っています"

"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を使えば、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。"

「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、データの精度を高め、比類のない品質をクライアントに提供し、持続可能なモビリティ・プロジェクトを支援できるようになりました。

「UltralyticsのYOLOv8と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センサーを組み合わせることで、強力なオンデバイスAI機能が実現します。Ultralytics YOLOv8と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センサーを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企業の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。"

"私たちはまだ表面をなぞっただけです。Ultralytics YOLOによって、より安全なだけでなく、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ができました"

"Ultralyticsの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を早めることができ、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のYOLOモデルは、AI業界のゲームチェンジャーです。YOLOv5とYOLOv8モデルは、その使いやすさ、最先端のパフォーマンス、正確性から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ですぐに最高のパフォーマンスを発揮する可能性を提供します。"