고객 사례

"STM32 마이크로컨트롤러의 Ultralytics YOLO 모델 성능은 엣지 컴퓨터 비전의 새로운 지평을 열었습니다. 간소화된 통합과 다양한 모델 변형에 대한 지원을 통해 개발자는 확장 가능하고 반응성이 뛰어난 임베디드 비전 솔루션을 구축하는 데 필요한 모든 것을 갖추게 되었습니다."

"Ultralytics를 통해 다른 모델에 비해 더 높은 정확도로 속도를 개선할 수 있었습니다. CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO 등 다양한 프레임워크와의 호환성은 R&D에서 가중치를 미세 조정한 다음 보유한 하드웨어에 맞게 최적화하는 데 큰 도움이 되었습니다."

"일반적으로 머신 러닝 모델을 학습하려면 엄청난 시간이 걸리고, 추론이 완료될 때까지 2~3일을 기다린 다음 정확도가 충분한지 결정해야 하는 경우가 많습니다. 하지만 Ultralytics YOLO를 사용하면 단 하루 만에 모델을 학습시키고, 신속하게 의사 결정을 내리고, 그 결과를 통해 빠르게 학습할 수 있습니다. 학습이 완료되면 데이터 집합을 개선하여 성능을 더욱 향상시킬 수도 있습니다."

"ALYCE에서는 울트라리틱스를 활용하여 모델을 훈련함으로써 데이터 정확도를 높이고 고객에게 탁월한 품질을 제공하며 지속 가능한 모빌리티 프로젝트를 지원할 수 있게 되어 획기적인 전환점이 되었습니다."

"뛰어난 정확성과 효율성으로 시각적 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환합니다. 이번 파트너십을 통해 Ultralytics YOLOv8과 SSS(Sony Semiconductor Solutions Corporation)의 IMX500 센서를 결합하여 고성능 시각 데이터 처리에 의존하는 기업의 실시간 의사 결정을 향상시키는 강력한 온디바이스 AI 기능을 제공할 수 있게 되었습니다."

"이제 시작에 불과합니다. Ultralytics YOLO를 통해 우리는 더 안전할 뿐만 아니라 더 스마트한 솔루션을 개발하여 생명을 구하고 산업 안전 관리 방식을 혁신할 수 있는 실시간 인사이트를 제공할 수 있는 기반을 갖추게 되었습니다."

"Ultralytics YOLO를 Instabase AI 플랫폼에 통합하는 것은 쉽고 간편한 과정이었습니다. 덕분에 출시 일정을 앞당기고 고객에게 시각적 객체 인식 기능을 제공할 수 있었습니다."

"Ultralytics의 YOLO 모델은 AI 업계의 판도를 바꾸고 있습니다. 사용 편의성, 최첨단 성능, 정확성으로 인해 개발자들이 선호하는 YOLOv5 및 YOLOv8 모델입니다. 이 모델들은 OpenVINO와 결합하여 최신 CPU에서 최고의 기본 성능을 발휘할 수 있는 잠재력을 제공합니다."