图像标注基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • SpeedDP
  • 软件类型
  • 图文处理软件
  • 版本类型
  • 网络版
  • 语言版本
  • 简体中文版
图像标注企业商机

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。SpeedDP能够帮助进行算法模型的测试验证。上海哪里有图像标注优势

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成都慧视开发Viztra-HE030图像处理板就十分合适,工业级芯片RK3588的加持下,至高输出6.0TOPS的算力,足以满足工业检测需求。而像背景稍微简单的地面人、车,湖面船舶的检测,如果不是特殊需求,选择性能适中的Viztra-ME025图像处理板就能够满足需求。板卡采用国内智能AI芯片RK3399Pro,基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;能够输出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目标识别算法的赋能下,就能够实现人车船的检测识别。北京智能化图像标注技术人工标注的替代品有没有?

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SpeedDP有4+3的功能组合,为不同需求的客户提供定制化服务。项目配置:含任务属性(当前支持目标检测)、算法模型(当前支持YOLO-X)、项目参数等;模型训练:支持模型参数配置、训练过程可视化等;模型评估:支持评价体系(如:AP)、结果统计等;数据测试: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;自动标注:基于导入数据集快速生成标注结果,支持标注工具(LabelImg)读取和调整;(可选)模型部署:支持PC端、嵌入式端(瑞芯微平台,RKNN/RKNN2)两种部署方式;(可选)Web服务:支持快速搭建Web服务,用于团队内部或对外进行快捷访问和申请服务;(可选)

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。图像标注在目标检测中很重要。

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成都慧视开发的各款式的AI图像处理板,就是助力低空经济发展的传感器技术设备之一。AI图像处理板具备智能图像检测识别以及跟踪的能力,在低空经济领域,能够让无人机实现智慧化赋能。成都慧视开发的RK3588系列图像处理板Viztra-HE030,具备6.0TOPS算力,是当下国产图像处理板的性能前列的产品,对于一些复杂应用场景下的识别,RK3588是当仁不让。我司可以根据需求,定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口,实现快速适配应用。而RV1126系列图像处理板Viztra-LE026,整体呈小型化设计,尺寸小,整体功耗不大于4W,用在无人机领域,一不会过多占用空间,二不会增加无人机的功耗负担,2.0TOPS的算力,也能满足大多数应用场景的需求。SpeedDP能够实现目标检测、算法模型、项目参数的配置。江西安全图像标注

SpeedDP支持完全的本地化服务器部署。上海哪里有图像标注优势

在很长一段时间内,传统的粮库害虫检查方法是依靠人工巡检,用肉眼观察,逐仓筛查的方法,这种方法覆盖面不足且效率低下,筛查一次将耗费工作人员的大量时间精力。随着技术的发展,AI化的筛查逐步采用,通过算法的AI识别实现自动化筛查。方法基于高像素高清摄像机,实时远程监控粮库,一旦发现害虫就能够立即向管理平台发出告警,有效降低巡检成本和压力,提升工作效率。这之中,实现AI识别处理的传感器同样重要,面对复杂的粮库环境,一个高性能能够快速处理数据的图像处理板是关键。上海哪里有图像标注优势

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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...

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