除了高質量數據集產品外,鳳凰數據還將推出以數據為中心的一站式AI訓練平臺,計劃于近期開放內測。平臺將與高質量數據集市實現互聯互通,確保數據在平臺內的安全使用。平臺也將提供一系列以數據為中心的服務,包括豐富的數據處理工具、可視化模型訓練和微調套件、大量的數據和模型評估框架和多云異構的算力資源。在內地,也有很多企業開發了類似平臺,慧視光電推出的AI自動圖像標注平臺SpeedDP就是一個以數據為中心的一站式AI訓練平臺,通過平臺能夠讓AI不斷進行學習,進而更加精確的識別圖像。通過大量的多邊形標注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。安徽信息化圖像標注
“啟明935A”系列芯片已經成功點亮,并完成各項功能性測試,達到車規級量產標準。啟明935A是行業首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構集成范式的自動駕駛芯片,但并非單一芯片,而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數量的大熊星座AIChiplet互相搭配,再結合靈活的封裝方式,快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連,雙芯雙向帶寬128GB/s,四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入,可應用于各類端側AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結構,初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。湖南如何圖像標注哪里買AI算法訓練平臺SpeedDP。
隨著AI的快速發展,對應的軟硬件也得到了快速的普及,蘋果公司已經推出了新一代的具有AI功能的系列產品,Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。無論是無人機用吊艙產品還是邊海防用轉臺產品,如果前端沒有具有AI能力的圖像處理板卡或智能跟蹤設備,沒有高性能的AI算法,很難在激烈的競爭中獲得優勢。特別是針對一些特定場景或特定目標的檢測跟蹤性能提升,圖像算法工程師的壓力與日俱增。按照傳統的做法,需要經過數據采集、人工標注、模型訓練、模型部署、效果評估等流程。
YOLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法,同樣,在算法設計上也注重目標區域的檢測以及特征的分類,這里目標區域的檢測采用的是和圖像區域分類定位的方式實現的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架,基于這種框架的算法還在不斷地迭代中,當然解決的問題也越來越細化,比如候選區精度、比如小尺度檢測等?;旧蟉oloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現實應用。2023年1月,目標檢測經典模型YOLO系列再添一個新成員YOLOv8,這是Ultralytics公司繼YOLOv5之后的又一次重大更新。YOLOv8一經發布就受到了業界的廣關注,成為了這幾天業界的流量擔當。圖像標注在目標檢測中很重要。
傳統意義上的圖像跟蹤主要分為兩種,一種是通過在一定載體上安裝定位設備并結合無線傳輸設備對載體的實時位置進行定位或描繪出移動軌跡,這種跟蹤設備主要用于消防、戶外探險等領域;另一種跟蹤設備主要是指圖像跟蹤板,根據技術發展的過程,有基于DSP的圖像跟蹤板和基于AI芯片的圖像跟蹤板兩種,其原理是通過提前在圖像跟蹤板中裝入目標圖像,跟蹤板在視場內尋找類似的目標實時檢測,找到之后進行實時跟蹤。隨著AI芯片的大規模應用,以及客戶對跟蹤板性能要求的提升,傳統的基于DSP的圖像跟蹤技術已經難以達到應用的要求,很多總體單位對跟蹤設備提出了智能學習、多目標檢測、打了不管、更高的識別率等要求,基于AI的跟蹤設備得到了越來越廣泛的應用,例如各種空中偵查設備、抓捕設備、智能邊海防設備、船用光電設備、智能化彈等都需要各種各樣的智能圖像跟蹤設備進行匹配。提升算法性能可以使用慧視SpeedDP。安徽信息化圖像標注
SpeedDP標注圖像很快速。安徽信息化圖像標注
多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規則復雜的物體,如動物、人、車、建筑物等,與矩形標注框等方法相比,多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態,通過大量的多邊形標注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統的多邊形標注方法中,標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具,將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復雜程度,相較于矩形框標注更加費時費力,如果遇到大量待標注目標,則極大地影響工作效率。安徽信息化圖像標注