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來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-12-05

SpeedDP包含如下五個(gè)模塊:1.數(shù)據(jù)集管理:采集并制作用于訓(xùn)練和測(cè)試的數(shù)據(jù)集;2.項(xiàng)目配置:根據(jù)項(xiàng)目的實(shí)際情況,對(duì)調(diào)整相關(guān)配置參數(shù)進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā);3.模型訓(xùn)練:完成訓(xùn)練參數(shù)配置,開(kāi)始模型訓(xùn)練并監(jiān)控訓(xùn)練過(guò)程,損失精度可接受時(shí),暫停訓(xùn)練;4.模型測(cè)試:使用數(shù)據(jù)集或?qū)嶋H業(yè)務(wù)場(chǎng)景圖像視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行模型評(píng)估;5.模型部署:模型測(cè)試結(jié)果達(dá)到預(yù)期,進(jìn)行模型轉(zhuǎn)化和部署。據(jù)客戶反饋,使用了慧視光電的SpeedDP后,初步提升效率在80%以上,開(kāi)發(fā)周期縮短,同時(shí)可售可租的模式,也讓企業(yè)的選擇更加靈活,為所在單位降本增效提供幫助。SmartDP只需要少量樣本即可。河北多系統(tǒng)適配圖像標(biāo)注哪里買

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隨著大模型時(shí)代到來(lái),模型參數(shù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),達(dá)到萬(wàn)億級(jí)別。大模型逐漸從支持單一模態(tài)和任務(wù)發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務(wù)。在這種趨勢(shì)下,大模型訓(xùn)練所需算力巨大,遠(yuǎn)超單個(gè)芯片的處理速度,而多卡分布式訓(xùn)練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率,成為影響國(guó)產(chǎn)大模型技術(shù)發(fā)展和實(shí)用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓(xùn)練平臺(tái)SpeedDP就可以通過(guò)大量的數(shù)據(jù)注入,讓AI進(jìn)行不斷的模型訓(xùn)練,不斷地深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明,為目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別提供幫助。黑龍江企業(yè)圖像標(biāo)注優(yōu)勢(shì)SmartDP和SpeedDP哪個(gè)好?

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多邊形標(biāo)注能夠能夠幫助我們標(biāo)注一些規(guī)則復(fù)雜的物體,如動(dòng)物、人、車、建筑物等,與矩形標(biāo)注框等方法相比,多邊形標(biāo)注更能精確展示被標(biāo)注物體的形狀、大小以及實(shí)時(shí)形態(tài),通過(guò)大量的多邊形標(biāo)注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標(biāo)注方法中,標(biāo)注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標(biāo)或使用繪圖工具,將點(diǎn)連接起來(lái)形成一個(gè)封閉的多邊形。標(biāo)注的難度取決于被標(biāo)注物體的復(fù)雜程度,相較于矩形框標(biāo)注更加費(fèi)時(shí)費(fèi)力,如果遇到大量待標(biāo)注目標(biāo),則極大地影響工作效率。

圖像識(shí)別技術(shù)的高價(jià)值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊,例如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和智能醫(yī)療等,而這些圖像識(shí)別進(jìn)展的背后推動(dòng)力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個(gè)方面:大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強(qiáng)有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計(jì)算資源。對(duì)于各種各樣的圖像識(shí)別任務(wù),精心設(shè)計(jì)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了以前那些基于人工設(shè)計(jì)的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)取得了巨大成功,但在它進(jìn)一步廣泛應(yīng)用之前,仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸?duì)。遇到的算法模型不常見(jiàn)怎么辦?

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在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi),傳統(tǒng)的糧庫(kù)害蟲(chóng)檢查方法是依靠人工巡檢,用肉眼觀察,逐倉(cāng)篩查的方法,這種方法覆蓋面不足且效率低下,篩查一次將耗費(fèi)工作人員的大量時(shí)間精力。隨著技術(shù)的發(fā)展,AI化的篩查逐步采用,通過(guò)算法的AI識(shí)別實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化篩查。方法基于高像素高清攝像機(jī),實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控糧庫(kù),一旦發(fā)現(xiàn)害蟲(chóng)就能夠立即向管理平臺(tái)發(fā)出告警,有效降低巡檢成本和壓力,提升工作效率。這之中,實(shí)現(xiàn)AI識(shí)別處理的傳感器同樣重要,面對(duì)復(fù)雜的糧庫(kù)環(huán)境,一個(gè)高性能能夠快速處理數(shù)據(jù)的圖像處理板是關(guān)鍵。特殊需求的算法定制怎么做?湖北安全圖像標(biāo)注優(yōu)勢(shì)

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無(wú)人機(jī)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域能夠?qū)崿F(xiàn)高效率的施肥、播種等操作。但是不同的作業(yè)環(huán)境對(duì)于無(wú)人機(jī)的工作性能要求不一樣,同樣的方案在平原地區(qū)適用,在高原地區(qū)就不行。因此針對(duì)于特殊作業(yè)環(huán)境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原這樣地貌復(fù)雜、低氣壓、大溫差的特點(diǎn),參與智能化工作的各個(gè)部件需要符合這樣作業(yè)環(huán)境特點(diǎn)的性能要求。不比平原的一馬平川,高原由于環(huán)境復(fù)雜,地形起伏對(duì)于無(wú)人機(jī)的飛行也需要進(jìn)行控制,無(wú)論是高度還是速度甚至距離都需要進(jìn)行嚴(yán)格限制,防止出現(xiàn)撞機(jī)等事故。因此,這個(gè)方面的智慧化建設(shè)就需要無(wú)人機(jī)具備智能避障的功能,無(wú)人機(jī)需要在高速度或者遠(yuǎn)距離的情況下識(shí)別樹(shù)木、電線桿、石頭等障礙物,并能夠?qū)崿F(xiàn)避障。河北多系統(tǒng)適配圖像標(biāo)注哪里買

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