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來源: 發(fā)布時間:2025-03-29

成都慧視開發(fā)Viztra-HE030圖像處理板就十分合適,工業(yè)級芯片RK3588的加持下,至高輸出6.0TOPS的算力,足以滿足工業(yè)檢測需求。而像背景稍微簡單的地面人、車,湖面船舶的檢測,如果不是特殊需求,選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國內(nèi)智能AI芯片RK3399Pro,基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu);CPU主頻1.8GHz;能夠輸出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目標識別算法的賦能下,就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測識別。SpeedDP能夠?qū)崿F(xiàn)目標檢測、算法模型、項目參數(shù)的配置。遼寧安全圖像標注應(yīng)用

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YOLO(YouOnlyLookOnce)是一種目標檢測算法,它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《YouOnlyLookOnce:統(tǒng)一的實時目標檢測》中。自發(fā)布以來,由于其高準確性和速度,YOLO已成為目標檢測和分類任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標檢測基準測試中實現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初,YOLO-NAS模型被引入到機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,它擁有更高的精度和速度,超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。吉林信息化圖像標注有哪些不再需要招聘專門的圖像標注師。

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作為成都慧視光電技術(shù)有限公司針對AI零基礎(chǔ)用戶的低門檻AI開發(fā)平臺,SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓(xùn)練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。此外,針對于研究所等需要數(shù)據(jù)保密的企業(yè)單位,本地化服務(wù)器部署,能夠讓數(shù)據(jù)敏感的用戶也無懼信息安全威脅。目前慧視SpeedDP主要提供目標檢測算法的開發(fā),不同的用戶可針對自己的業(yè)務(wù)場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù),對于許多需要進行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化,從無人機視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價值的信息,不僅能夠提升工作效率,還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法,在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別,從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造,可以在傳統(tǒng)無人機吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板,如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板,6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復(fù)雜畫面信息,這樣就有了硬件基礎(chǔ),剩下的就需要對自身算法進行不斷優(yōu)化提升。SpeedDP能夠?qū)崿F(xiàn)AI自動圖像標注。

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SpeedDP是成都慧視光電技術(shù)有限公司打造的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺,可運行于Windows或Linux操作系統(tǒng),可完成自動標注、AI算法(目前支持目標檢測)開發(fā)(項目配置、訓(xùn)練、評估、測試)、模型部署等相關(guān)功能,充分保證數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上,幫助客戶減少人力、物力消耗,節(jié)省開發(fā)時間。目前支持的主要任務(wù)功能包括圖像分類、目標檢測、多目標跟蹤,主要的部署平臺是RockChip嵌入式硬件平臺包括rk3399pro、rk3588等。對于一些有圖像標注的企業(yè)單位,SpeedDP能夠幫助進行快速的圖像標注,提升效率。大量的圖像標注怎么辦?陜西自主可控圖像標注什么價格

圖像算法工程師的工具利器。遼寧安全圖像標注應(yīng)用

長時間一直進行這樣的圖像標注工作,那無疑是枯燥而乏味的,手酸不說,更多的是精神上的折磨,進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑,無法跳過,當項目緊急時,甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變!慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率,開發(fā)了一個深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練,形成一個可用的預(yù)選模型(如果已有模型可以直接使用),然后訓(xùn)練一定階段后,可以評估此模型的能力,如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數(shù)據(jù)集(未進行任何標注)進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)集的手動拉框工作,同時也在不斷反哺此模型算法,幫助提升性能。遼寧安全圖像標注應(yīng)用