浙江高效圖像標(biāo)注產(chǎn)品

激光反無設(shè)備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板，將設(shè)備部署在預(yù)定區(qū)域，AI圖像處理板在算法的加持下，實(shí)現(xiàn)對(duì)禁飛區(qū)域空中目標(biāo)的24小時(shí)不間斷AI巡邏，能夠快速發(fā)現(xiàn)、鎖定、處置目標(biāo)，在數(shù)秒內(nèi)利用高能激光毀傷無人機(jī)目標(biāo)。要想到達(dá)更加精細(xì)的識(shí)別目的，板卡的性能很關(guān)鍵，同時(shí)視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量同樣重要。高幀頻的相機(jī)能夠捕捉更多畫面細(xì)節(jié)，這樣高性能圖像處理板在進(jìn)行AI識(shí)別處理時(shí)，就能夠獲取更多信息，識(shí)別的精度就會(huì)提升。像成都慧視開發(fā)的高性能高幀頻圖像處理板就考慮到了這一點(diǎn)，通過RK3588和FPGA接口的深度定制，輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出，讓板卡實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的數(shù)據(jù)處理。SpeedDP能夠幫助企業(yè)節(jié)約人力成本。浙江高效圖像標(biāo)注產(chǎn)品

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種目標(biāo)檢測(cè)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(shí)時(shí)檢測(cè)和分類對(duì)象。該算法開始被提出是在2016年的論文《YouOnlyLookOnce：統(tǒng)一的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)》中。自發(fā)布以來，由于其高準(zhǔn)確性和速度，YOLO已成為目標(biāo)檢測(cè)和分類任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標(biāo)檢測(cè)基準(zhǔn)測(cè)試中實(shí)現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機(jī)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。云南信息化圖像標(biāo)注傳統(tǒng)的人工標(biāo)注效率很低。

隨著AI的快速發(fā)展，對(duì)應(yīng)的軟硬件也得到了快速的普及，蘋果公司已經(jīng)推出了新一代的具有AI功能的系列產(chǎn)品，Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。無論是無人機(jī)用吊艙產(chǎn)品還是邊海防用轉(zhuǎn)臺(tái)產(chǎn)品，如果前端沒有具有AI能力的圖像處理板卡或智能跟蹤設(shè)備，沒有高性能的AI算法，很難在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中獲得優(yōu)勢(shì)。特別是針對(duì)一些特定場(chǎng)景或特定目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤性能提升，圖像算法工程師的壓力與日俱增。按照傳統(tǒng)的做法，需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、人工標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署、效果評(píng)估等流程。

隨著大模型時(shí)代到來，模型參數(shù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，達(dá)到萬億級(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。SpeedDP能夠快速處理海量的圖像數(shù)據(jù)集。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關(guān)注與發(fā)展。它與機(jī)器學(xué)習(xí)不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR(shí)別人臉的思路。比如，神經(jīng)學(xué)家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J(rèn)識(shí)一個(gè)東西、觀察一個(gè)東西的時(shí)候，邊緣檢測(cè)類的神經(jīng)元先反應(yīng)比較大，也就是說我們看物體的時(shí)候永遠(yuǎn)都是先觀察到邊緣。就這樣，經(jīng)過科學(xué)家大量的觀察與實(shí)驗(yàn)，總結(jié)出人眼識(shí)別的模式是基于特殊層級(jí)的抓取，從一個(gè)簡(jiǎn)單的層級(jí)到一個(gè)復(fù)雜的層級(jí)，這個(gè)層級(jí)的轉(zhuǎn)變是有一個(gè)抽象迭代的過程的。深度學(xué)習(xí)就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測(cè)物體這樣一種方式，首先拿到互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓(xùn)練，抓取到重要特征，建立一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)就是建立一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，肯定有很多層。有些簡(jiǎn)單的算法可能只有四五層，但是有些復(fù)雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當(dāng)然這其中有的層會(huì)去做一些數(shù)學(xué)計(jì)算，有的層會(huì)做圖像預(yù)算，一般隨著層級(jí)往下，特征會(huì)越來越抽象。SpeedDP支持定制開發(fā)。黑龍江省時(shí)省力圖像標(biāo)注大概價(jià)格

SpeedDP是一個(gè)深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)！浙江高效圖像標(biāo)注產(chǎn)品

SpeedDP作為一個(gè)低門檻的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)，能夠?yàn)槭褂谜咛峁臄?shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開發(fā)功能。目前，SpeedDP提供網(wǎng)頁(yè)端和移動(dòng)端兩種選擇，網(wǎng)頁(yè)端可以在局域網(wǎng)使用，而移動(dòng)端能夠快速直觀的驗(yàn)證所開發(fā)的不同算法在移動(dòng)端部署時(shí)的實(shí)際效果，使用起來更加便捷。SpeedDP也是一個(gè)運(yùn)行在移動(dòng)設(shè)備上的視覺算法測(cè)試工具集，支持的主要任務(wù)功能包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、多目標(biāo)跟蹤，主要的部署平臺(tái)是RockChip嵌入式硬件平臺(tái)包括RK3399pro、RK3588等。軟件可運(yùn)行于Windows或Linux操作系統(tǒng)，來幫助使用者完成自動(dòng)標(biāo)注、AI算法（目前支持目標(biāo)檢測(cè)）開發(fā)（項(xiàng)目配置、訓(xùn)練、評(píng)估、測(cè)試）、模型部署等相關(guān)功能，在充分保證數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上，能夠有效減少人力、物力消耗，節(jié)省項(xiàng)目開發(fā)時(shí)間。浙江高效圖像標(biāo)注產(chǎn)品