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圖像標注基本參數
  • 品牌
  • 慧視科技
  • 型號
  • SpeedDP
  • 軟件類型
  • 圖文處理軟件
  • 版本類型
  • 網絡版
  • 語言版本
  • 簡體中文版
圖像標注企業商機

SpeedDP作為一個服務型AI平臺,它能提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺所需算法并不是固定的,使用者可以根據自身實際應用場景進行AI算法的定制化開發,例如平臺經過不斷的迭代,目前能夠支持YOLOv8系列算法進行圖像標注。SpeedDP這個平臺使用起來十分簡便,在圖像標注領域其基本使用方法是:1.首先有一個比較好的預選模型2.用這個預選模型做自動標注3.后期人工審核修正傳統的人工標注效率很低。四川專業圖像標注技術

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作為成都慧視光電技術有限公司針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺,SpeedDP深度學習算法開發平臺提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。此外,針對于研究所等需要數據保密的企業單位,本地化服務器部署,能夠讓數據敏感的用戶也無懼信息安全威脅。目前慧視SpeedDP主要提供目標檢測算法的開發,不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。上海專業圖像標注功能SpeedDP標注一張圖像只需要7-8ms。

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無人機夜間工作時需要依靠紅外機芯進行高清成像,而想要具備AI檢測識別的能力則可以通過植入圖像處理板。成都慧視可以根據需求提供整套的建設方案,實現快速集成開發。慧視Viztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機芯的組合方案,兩款產品均使用小巧設計,整體組合重量在30g左右,并且都采用小功耗設計,用在無人機領域不會過多增加負擔。在算法的賦能下,能夠實現穩定的目標檢測識別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右,采用了瑞芯微全國產化芯片RV1126,能夠輸出2.0TOPS的算力,功耗不高于4W。能夠以30Hz幀率跟蹤像素2*2的目標,能夠識別像素為12*12的目標,且識別率高于85%。而MiNO?17紅外機芯重量在20g左右(凈重5g(不含鏡頭)),像素分辨率為640*512,采用9/13/25mm三種定焦設計,支持18中偽彩選擇,功耗小于0.75W。

RK3588作為瑞芯微旗艦級芯片,工業級的算力受到了很多領域的青睞,但是由于前端相機的選擇不同,并不是每塊RK3588的圖像處理板都可以直接拿來使用,需要的是根據相機接口和應用場景進行深度定制。成都慧視光電技術有限公司就有這樣的快速集成定制的能力。作為擁有多年圖像處理板開發經驗的團隊,成都慧視能夠快速定制SDI、CVBS、CAMERALINK、USB、LVDS、DVP等豐富接口的RK3588系列圖像處理板,并能夠根據應用環境定制外殼、散熱器等。海量的數據處理很煩心。

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YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一,因為性能強大、消耗算力較少,一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被大量用于各種實際應用,包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后,近期,清華又推出了YOLOv10,作為計算機視覺領域的突破性框架,具備實時的端到端目標檢測能力,通過提供結合效率和準確性的強大解決方案,延續了YOLO系列的傳統。據悉,YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比,在性能相同的情況下,YOLOv10-B的延遲減少了46%,參數減少了25%。傳統的人工標注很累人。山東國產化圖像標注有哪些

AI算法訓練平臺SpeedDP。四川專業圖像標注技術

而像標注、適配性移植部署等工作會耗費圖像算法工程師大量時間和精力。對于時間成本的把控不到位,就變相增加了項目整體成本。基于以上強烈的市場需求,成都慧視光電技術有限公司經過兩年的研發改進,推出了SpeedDP深度學習算法開發平臺,該平臺一經推出就得到了廣大圖像算法工程師的高度認可,尤其是一些圖像標注項目多、任務重的科研院所,更是對SpeedDP高度推崇。SpeedDP作為一款專門針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺,能夠給用戶提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺提供豐富的算法參數設置接口,滿足不同用戶業務場景的定制化需求。此外,慧視光電SpeedDP深度學習算法開發平臺支持本地化服務器部署,滿足一些客戶需要對敏感數據或特定數據進行訓練防止數據泄露的要求。四川專業圖像標注技術

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    SpeedDP的出現則正好解決了這一問題,它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發平臺,提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺支持本地化服務器部署,高校、特殊單位等數據敏感的用戶無需擔心數據信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓練和模型評估...
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