随着大模型时代到来,模型参数呈指数级增长,达到万亿级别。大模型逐渐从支持单一模态和任务发展为支持多种模态下的多种任务。在这种趋势下,大模型训练所需算力巨大,远超单个芯片的处理速度,而多卡分布式训练通信损耗巨大。如何提高硬件资源利用率,成为影响国产大模型技术发展和实用性的重要前提。成都慧视推出的AI训...
例如在工厂库房,它能够大限度地提高供应链的效率,提高整体生产率。通过AI来分析和监控库存,并根据收集客户的购物习惯,从而提升服务体验,增加市场竞争力。在自动驾驶领域,AI赋能的摄像头能够自动化识别监控周边环境,判断路面是否存在障碍物,从而在自动驾驶时精确避障。在人员密集的开放性场所,如车站、商城等,AI算法赋能的摄像头能够监控每一个人的行为举止,当出现危险性行为时,AI监控就能立即识别并报警,减少危险行为的进一步伤害。在制造业领域,搭载AI算法的摄像头能够比人眼更加精确的判断产品是否出现瑕疵,从而提升良品率。人工智能和机器学习,可用于分析建筑工地传感器和摄像头的实时数据。重庆周界入侵AI智能视觉
OLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法,同样,在算法设计上也注重目标区域的检测以及特征的分类,这里目标区域的检测采用的是和图像区域分类定位的方式实现的。Yolo系列算法是一种比较成熟的目标检测算法框架,基于这种框架的算法还在不断地迭代中,当然解决的问题也越来越细化,比如候选区精度、比如小尺度检测等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多场景下得到现实应用。2023 年 1 月,目标检测经典模型 YOLO 系列再添一个新成员 YOLOv8,这是 Ultralytics 公司继 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一经发布就受到了业界的广关注,成为了这几天业界的流量担当。湖北智慧园区AI智能方案**机器人是AI发展后的一个重要载体。
SpeedDP能够实现目标检测、算法模型、项目参数的配置,整个训练过程完全可视化,让使用者直观感受,同时支持数据(图像、视频)的实时加载测试,输出OSD叠加后的测试结果。如果嫌麻烦,还可以选择自动标注,软件能够基于使用者导入的数据集快速生成标注结果,支持标注工具读取和调整。软件除了移动端,还支持内网web服务快速搭建,用于团队内部或对外进行快捷访问和申请服务。可以说,SpeedDP能够一定程度上解放双手,提升图像标注效率,减少项目开发时间,节约成本。此外,针对于数据安全,SpeedDP支持完全的本地化服务器部署,对于数据十分敏感的政企事业单位,都可以放心使用。
基于以上强烈的市场需求,成都慧视光电技术有限公司推出了SpeedDP深度学习算法开发平台,该平台是一款专门针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP深度学习算法开发平台提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。此外,慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台支持本地化服务器部署,数据敏感或对数据有保密需求的用户再也无需担心数据信息泄露的问题。目前慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。越来越多的工作正在淘汰传统的人工标注模式。
AI大浪潮下,许多企业都在不断借助AI来提升自己的行业竞争力,数据标注企业也不例外,传统的人工标注效率不足的弊端困扰了多年,如今新的“引擎”就在眼前,他们当然不会放过这个机会。针对这样的需求,慧视光电利用AI模型训练打造的深度学习算法开发平台SpeedDP,就可以替代人工进行海量的图像数据标注。相比于人工,SpeedDP具有多个优势。慧视SpeedDP的出现,将是数据标注企业降本增效的得力帮手,目前慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。媒体人被认为是被ChatGPT取代的高危职业之一。智慧城市AI智能减员增效
AI热潮下,越先使用AI图像标注越能获益。重庆周界入侵AI智能视觉
SpeedDP包含如下五个模块:1.数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;2.项目配置:根据项目的实际情况,对调整相关配置参数进行定制化开发;3.模型训练:完成训练参数配置,开始模型训练并监控训练过程,损失精度可接受时,暂停训练;4.模型测试:使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估;5.模型部署:模型测试结果达到预期,进行模型转化和部署。据客户反馈,使用了慧视光电的SpeedDP后,初步提升效率在80%以上,开发周期缩短,同时可售可租的模式,也让企业的选择更加灵活,为所在单位降本增效提供帮助。重庆周界入侵AI智能视觉
随着大模型时代到来,模型参数呈指数级增长,达到万亿级别。大模型逐渐从支持单一模态和任务发展为支持多种模态下的多种任务。在这种趋势下,大模型训练所需算力巨大,远超单个芯片的处理速度,而多卡分布式训练通信损耗巨大。如何提高硬件资源利用率,成为影响国产大模型技术发展和实用性的重要前提。成都慧视推出的AI训...
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