云南定制AI智能服務商

來源: 發(fā)布時間:2024-04-03

SpeedDP有4+3的功能組合,為不同需求的客戶提供定制化服務。項目配置:含任務屬性(當前支持目標檢測)、算法模型(當前支持YOLO-X)、項目參數(shù)等;模型訓練:支持模型參數(shù)配置、訓練過程可視化等;模型評估:支持評價體系(如:AP)、結(jié)果統(tǒng)計等;數(shù)據(jù)測試:支持數(shù)據(jù)(圖像、視頻)的實時加載測試,輸出OSD疊加后的測試結(jié)果;自動標注:基于導入數(shù)據(jù)集快速生成標注結(jié)果,支持標注工具(LabelImg)讀取和調(diào)整;(可選)模型部署:支持PC端、嵌入式端(瑞芯微平臺,RKNN/RKNN2)兩種部署方式;(可選)Web服務:支持快速搭建Web服務,用于團隊內(nèi)部或?qū)ν膺M行快捷訪問和申請服務;(可選)RV1126圖像處理板識別概率超過85%。云南定制AI智能服務商

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慧視SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺采用標準的AI開發(fā)流程,即需求分析->數(shù)據(jù)采集標注->模型訓練->測試驗證->模型部署。實際操作部分可分為如下五個模塊:數(shù)據(jù)集管理:采集并制作用于訓練和測試的數(shù)據(jù)集;項目配置:根據(jù)項目的實際情況,對調(diào)整相關(guān)配置參數(shù)進行定制化開發(fā);模型訓練:完成訓練參數(shù)配置,開始模型訓練并監(jiān)控訓練過程,損失精度??山邮軙r,暫停訓練;模型測試:使用數(shù)據(jù)集或?qū)嶋H業(yè)務場景圖像視頻數(shù)據(jù)進行模型評估;模型部署:模型測試結(jié)果達到預期,進行模型轉(zhuǎn)化和部署?;垡暪怆奡peedDP深度學習算法開發(fā)平臺主要針對一些數(shù)據(jù)需要保密、同時又有AI算法開發(fā)能力的單位、AI算法軟件公司等,縮短算法的開發(fā)、優(yōu)化、部署周期,同時減少人員的消耗,達到降本增效的目的。安徽應急救援AI智能人臉識別AI自動圖像標注平臺SpeedDP。

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2023年,全球科技領(lǐng)域受歡迎的當屬AI行業(yè),原以為進入2024會沉寂一段時間,不聊Sora文生視頻大模型的發(fā)布又將這一熱度延續(xù)到了2024。AI+行業(yè)的持續(xù)火熱,為我國AI圖像處理板的發(fā)展應用提供了契機。我們所熟知的人形機器人在當今已有重要突破,它們已經(jīng)不再像以前那樣只能進行簡單的直立行走,進行生硬的對話,隨著AI和其他傳感技術(shù)的不斷進步,人形機器人已經(jīng)可以在一些重要行業(yè)替代人工進行工作,其中就有制造業(yè)、危險化學品行業(yè)等,機器人的應用能夠有效節(jié)約人力成本,同時,機器人還能夠進行人不能涉及的危險領(lǐng)域。而人形機器人之所以能夠有此作用,就是跟機器視覺有關(guān)。

對進銷存、訂貨、選品、商業(yè)選址都很有幫助。大數(shù)據(jù)預測的算法會根據(jù)近幾年的數(shù)據(jù),加上天氣、節(jié)日、時間段的影響,機器就可以處理進銷存的訂貨、研究用戶的消費行為,對未來的選品和定價都非常有幫助。圖像識別、聲音識別、數(shù)字化人工智能算法三大技術(shù)只能搭起機器識別的骨架,但如何讓零售變的更加智能,還需要更深層次的技術(shù)做支持,如何在表層技術(shù)的基礎上進行更深層次的剖析,是現(xiàn)在智能零售業(yè)急需解決的問題,下面我們就智能零售中運用比較多的技術(shù)——圖像識別技術(shù)進行簡要的解析。慧視RK3399PRO圖像跟蹤板支持AI智能識別目標(人、車)。

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目標檢測(Object Detection)的任務是找出圖像中所有感興趣的目標(物體),確定它們的類別和位置,是計算機視覺領(lǐng)域的主要問題之一。由于各類物體有不同的外觀、形狀和姿態(tài),加上成像時光照、遮擋等因素的干擾,目標檢測一直是計算機視覺領(lǐng)域相當有有挑戰(zhàn)性的問題。隨著深度學習的不斷發(fā)展,目標檢測的應用愈加廣,現(xiàn)已被應用于農(nóng)業(yè)、交通和醫(yī)學等眾多領(lǐng)域。與基于特征的傳統(tǒng)手工方法相比,基于深度學習的目標檢測方法可以學習低級和高級圖像特征,有更好的檢測精度和泛化能力人工智能和機器學習可以幫助施工團隊更有效地管理資源,從而節(jié)省成本。云南視頻識別AI智能煙霧識別

SpeedDP是以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓練平臺。云南定制AI智能服務商

隨著大模型時代到來,模型參數(shù)呈指數(shù)級增長,達到萬億級別。大模型逐漸從支持單一模態(tài)和任務發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務。在這種趨勢下,大模型訓練所需算力巨大,遠超單個芯片的處理速度,而多卡分布式訓練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率,成為影響國產(chǎn)大模型技術(shù)發(fā)展和實用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓練平臺SpeedDP就可以通過大量的數(shù)據(jù)注入,讓AI進行不斷的模型訓練,不斷地深度學習能夠讓AI更加聰明,為目標檢測、目標識別提供幫助。云南定制AI智能服務商