部署机器学习模型,也称为模型部署,简单来说就是将机器学习模型集成到现有的生产环境中,在该环境中,模型可以接受输入并返回输出。部署模型的目的是让其他人(无论是用户、管理人员还是其他系统)可以使用训练有素的机器学习模型进行预测。模型部署与机器学习系统架构密切相关,机器学习系统架构是指系统内软件组件的排列...
多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘图工具,将点连接起来形成一个封闭的多边形。标注的难度取决于被标注物体的复杂程度,相较于矩形框标注更加费时费力,如果遇到大量待标注目标,则极大地影响工作效率。SpeedDP能够帮助进行算法模型的测试验证。天津快速图像标注哪里买

识别算法的性能提升依靠大量的图像标注,传统模式下,需要人工对同一识别目标的数据集进行一步一步手动拉框,但是这个过程的痛苦只有做过的人才知道。越多素材的数据集对于算法的提升越有帮助,常规情况下,一个20秒时长30帧的视频就多达两三百张画面需要标注,如果视频时长或者视频的帧速率增加,需要标注的帧画面将会更多。小编曾试过标注一个时长为1分30秒帧速率为60的视频,需要标注的画面竟然多达5000多张,当我标注到500张的时候,整个人都已经麻木,并且出现情绪波动,望着剩下的4500多张待标注画面,看着都头皮发麻,怎么都不想继续了。天津比较好的图像标注产品Yolo系列算法是典型的onestage算法。

无人机的智能化是推动低空经济发展的重要引擎,打造智能无人机需要通信、控制、传感器等多种技术的共同作用,其中图像处理板的目标检测识别技术能够在智慧巡检、智慧交通管理、智慧河湖巡查等领域有着积极作用。在成都慧视开发的多款图像处理板中,Viztra-LE026以小型化、低功耗的特点深受行业青睐。Viztra-LE026图像处理板采用了全国产化芯片RV1126,板卡外形呈圆形设计,尺寸为Φ38mm*12mm,重量12g,虽然小巧,但是算力可达2.0TOPS,能够凭借1路MIPI视频输入和1路DVP视频输入实现对目标实时自主检测、识别,并自动或手动锁定跟踪人、车、船等目标。
美国再度要求台积电停止出口7纳米芯片给大陆,目前看来国产AI图像处理的性能还得由RK3588稳坐,不久前传出了瑞芯微RK3688至少在一两年内无法推出,因此对于许多有高性能AI图像处理板需求的客户无需再等了。当下,选择RK3588至少还可以保持性能***两三年,而在国内进行RK3588开发的厂家中,成都慧视凭借多年的丰富经验,已经形成一整套快速的开发流程,针对于RK3588这样的高性能图像处理板,能够快速定制SDI、CVBS、DVP、Cameralink等接口,满足不同行业的需求。并且,随着不少领域等目标跟踪稳定性的进一步提升,针对于高帧频目标跟踪这块,成都慧视也完成了成熟的方案,通过RK358+FPGA,实现高帧频相机的输入输出,为目标跟踪提供更多的细节信息。AI算法提升平台SpeedDP。

IDEA研究院团队推出了GroundingDINO 1.5,它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色,能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能比较好的开集检测模型,GroundingDINO 1.5Pro可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据,从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配,以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。目前,成都慧视利用AI图像处理板和YOLO算法来实现对物体的实时监测,其中,开发的Viztra-HE030图像处理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588,拥有四大四小八核处理器,算力水平能够达到6.0TOPS,在我司定制多种视频接口后,可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。节约解放图像算法工程师的时间。江苏国产化图像标注哪里买
提升算法性能可以使用慧视SpeedDP。天津快速图像标注哪里买
在许多领域,无人机的作业环境相对复杂,需要识别处理图像背景目标众多,这种环境下,要想实现更高精度的检测识别效果,图像处理板的性能至关重要。在慧视光电开发的多款图像处理板中,Viztra-HE030图像处理板以6.0TOPS得以胜任。这款板卡采用了瑞芯微旗舰级芯片RK3588,8nmLP制程,搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置AI加速器NPU,支持主流的深度学习框架。性能强劲的RK3588可为无人机AI识别的应用场景带来更强大的性能表现。天津快速图像标注哪里买
部署机器学习模型,也称为模型部署,简单来说就是将机器学习模型集成到现有的生产环境中,在该环境中,模型可以接受输入并返回输出。部署模型的目的是让其他人(无论是用户、管理人员还是其他系统)可以使用训练有素的机器学习模型进行预测。模型部署与机器学习系统架构密切相关,机器学习系统架构是指系统内软件组件的排列...
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