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...
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训练平台SpeedDP就可以通过大量的数据注入,让AI进行不断的模型训练,不断地深度学习能够让AI更加聪明,为目标检测、目标识别提供帮助。慧视RK3588板卡可以用于大型公共停车场。重庆周界入侵AI智能视觉
图像识别技术,是机器视觉的一种现实应用。它模拟人眼的观察能力,利用复杂的算法,从图像中提取关键信息。在医疗领域,它能辅助医生进行精确诊断;在安防领域,它能实现高效的人脸识别和异常行为检测;在自动驾驶领域,它能为车辆提供精确的道路信息。图像识别的应用很广,功能强大,是现代科技的重要成就。慧视光电开发的图像处理板在目标识别算法的赋能下就能够实现精确的目标识别检测,能够为使用者提供目标跟踪、定点检测等领域的便捷服务。重庆AI智能方案**慧视RK3399图像跟踪板支持AI智能识别目标(人、车)。
在图像识别系统中利用神经网络系统,一般会先提取图像的特征,再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例,当汽车通过的时候,汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。然后车牌定位模块就会提取车牌信息,对车牌上的字符进行识别并显示结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
作为成都慧视光电技术有限公司针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,SpeedDP深度学习算法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。此外,针对于研究所等需要数据保密的企业单位,本地化服务器部署,能够让数据敏感的用户也无惧信息安全威胁。目前慧视SpeedDP主要提供目标检测算法的开发,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。慧视RK3588图像跟踪板支持AI智能识别目标(人、车)。
慧视SpeedDP深度学习算法开发平台采用标准的AI开发流程,即需求分析->数据采集标注->模型训练->测试验证->模型部署。实际操作部分可分为如下五个模块:数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;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;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;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;模型部署:模型测试结果达到预期,进行模型转化和部署。慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台主要针对一些数据需要保密、同时又有AI算法开发能力的单位、AI算法软件公司等,缩短算法的开发、优化、部署周期,同时减少人员的消耗,达到降本增效的目的。机器学习是使用算法来处理、学习和理解或预测可用数据的模式。甘肃深度学习AI智能科技
慧视RK3399PRO图像跟踪板支持AI智能识别目标(人、车)。重庆周界入侵AI智能视觉
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。随着芯片性能的提升,跟踪设备的发展趋势是生成式人工智能也会在图像跟踪板上得到应用,使得识别率达到极大的提升,相关配套的整体设备性能也会得到质的提升。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...
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