圖像標(biāo)注作為一項(xiàng)簡(jiǎn)單但是枯燥無(wú)味的工作，一直被行業(yè)期望于被AI取代，慧視光電推出的SpeedDP就是這樣一款軟件?；垡昐peedDP提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開(kāi)發(fā)功能。要使用SpeedDP實(shí)現(xiàn)自動(dòng)圖像標(biāo)注，首先要對(duì)應(yīng)不同的數(shù)據(jù)和算法參數(shù)設(shè)置，慧視SpeedDP開(kāi)發(fā)平臺(tái)采用項(xiàng)目配置的方式來(lái)對(duì)不同的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行管理。通過(guò)yolox系列模型的輸入，支持可見(jiàn)光圖像和紅外圖像進(jìn)行分類(lèi)配置，然后便可點(diǎn)擊“開(kāi)始訓(xùn)練”開(kāi)始模型訓(xùn)練并實(shí)時(shí)顯示訓(xùn)練記錄，點(diǎn)擊“停止訓(xùn)練”即可停止當(dāng)前的訓(xùn)練?！盎垩邸彪p光相機(jī)在智慧安防的應(yīng)用。陜西高效目標(biāo)檢測(cè)

人類(lèi)可以識(shí)別和分類(lèi)不同物體，但是計(jì)算機(jī)并不能主動(dòng)實(shí)現(xiàn)，于是我們就通過(guò)圖像標(biāo)注來(lái)使計(jì)算機(jī)視覺(jué)解釋它接收到的視覺(jué)數(shù)據(jù)。圖像標(biāo)注能夠幫助計(jì)算機(jī)給不同類(lèi)型的圖像打上標(biāo)簽等信息，使計(jì)算機(jī)能夠?qū)@些圖片進(jìn)行理解和分類(lèi)，幫助使用者能夠更快的完成一些工作。隨著近些年AI技術(shù)的突飛猛進(jìn)，將AI技術(shù)運(yùn)用到圖像標(biāo)注領(lǐng)域，已成為可能。為了讓AI圖像標(biāo)注面向大眾化，許多企業(yè)都推出了各異的產(chǎn)品，慧視光電打造的SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)就是在這樣的市場(chǎng)環(huán)境下誕生。西藏低壓線(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)無(wú)人機(jī)吊艙能夠通過(guò)定制算法和精細(xì)定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥精細(xì)噴灑、農(nóng)作物精細(xì)拋糧等操作。

隨著人工智能的興起，AI工程師特別是基于圖像的算法工程師日益成為炙手可熱的香餑餑，特別在一些行業(yè)市場(chǎng)例如工業(yè)領(lǐng)域、軍、工領(lǐng)域等行業(yè)領(lǐng)域，需要根據(jù)具體場(chǎng)景對(duì)檢測(cè)識(shí)別算法進(jìn)行不斷地優(yōu)化完善，已達(dá)到更高的準(zhǔn)確率。在這個(gè)工作的過(guò)程中，對(duì)特定目標(biāo)的數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證、到嵌入式平臺(tái)的模型部署是中間重要的工作，拋開(kāi)人員費(fèi)用不管，這將需要耗費(fèi)大量的時(shí)間，是否有一款集成的工具，可以節(jié)約圖像算法工程師的時(shí)間，提升算法迭代的效率，一直是圖像算法工程師的迫切需求。雖然市場(chǎng)上也有一些零散的工具，甚至一些單位自己也開(kāi)發(fā)了一些相關(guān)的工具，但是因?yàn)榧啥鹊?，?dǎo)致使用起來(lái)始終不是那么順暢。

SpeedDP開(kāi)發(fā)平臺(tái)采用標(biāo)準(zhǔn)的AI開(kāi)發(fā)流程，即數(shù)據(jù)標(biāo)注->模型開(kāi)發(fā)->應(yīng)用部署。旨在快速直觀的驗(yàn)證所開(kāi)發(fā)的不同算法在移動(dòng)端部署時(shí)的實(shí)際效果。測(cè)試平臺(tái)目前支持的主要任務(wù)功能包括圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、多目標(biāo)跟蹤，主要的部署平臺(tái)是RockChip嵌入式硬件平臺(tái)包括rk3399pro、rk3588等。為了盡可能減小測(cè)試工具與實(shí)際移動(dòng)端部署程序之間的差異同時(shí)簡(jiǎn)化測(cè)試工具的開(kāi)發(fā)難度，在設(shè)計(jì)測(cè)試平臺(tái)程序時(shí)采用了一些特殊方法。首先使用C和C++設(shè)計(jì)封裝了不同子任務(wù)的可執(zhí)行程序，并通過(guò)讀取不同配置文件的方式實(shí)現(xiàn)不同的功能，然后使用python+streamlit+子程序設(shè)計(jì)了web服務(wù)程序，用戶(hù)可通過(guò)瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)特定網(wǎng)址來(lái)使用測(cè)試平臺(tái)。全國(guó)產(chǎn)化智能處理板助力無(wú)人駕駛汽車(chē)發(fā)展。

慧視SpeedDP開(kāi)發(fā)平臺(tái)采用標(biāo)準(zhǔn)的AI開(kāi)發(fā)流程，即需求分析->數(shù)據(jù)采集標(biāo)注->模型訓(xùn)練->測(cè)試驗(yàn)證->模型部署。實(shí)際操作部分可分為如下五個(gè)模塊：1.數(shù)據(jù)集管理：采集并制作用于訓(xùn)練和測(cè)試的數(shù)據(jù)集；2.項(xiàng)目配置：根據(jù)項(xiàng)目的實(shí)際情況，對(duì)調(diào)整相關(guān)配置參數(shù)進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)；3.模型訓(xùn)練：完成訓(xùn)練參數(shù)配置，開(kāi)始模型訓(xùn)練并監(jiān)控訓(xùn)練過(guò)程，損失精度，可接受時(shí)，暫停訓(xùn)練；4.模型測(cè)試：使用數(shù)據(jù)集或?qū)嶋H業(yè)務(wù)場(chǎng)景圖像視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行模型評(píng)估；5.模型部署：模型測(cè)試結(jié)果達(dá)到預(yù)期，進(jìn)行模型轉(zhuǎn)化和部署?；垡昍K3399圖像跟蹤板支持目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別目標(biāo)（人、車(chē)）。安徽目標(biāo)檢測(cè)解決

國(guó)產(chǎn)化處理板生產(chǎn)廠(chǎng)家—慧視光電。陜西高效目標(biāo)檢測(cè)

傳統(tǒng)的圖像標(biāo)注需要工作人員利用工具對(duì)圖像進(jìn)行挨個(gè)分類(lèi)，打上標(biāo)簽，這樣的工作將耗費(fèi)大量時(shí)間精力，并且工作的技術(shù)含量不足，還得投入相當(dāng)?shù)娜肆Τ杀?。而SpeedDP真是取代這種工作模式的工具，它通過(guò)提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開(kāi)發(fā)功能，讓計(jì)算機(jī)通過(guò)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表達(dá)以及數(shù)據(jù)分布然后實(shí)現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識(shí)別目標(biāo)的能力。這樣，當(dāng)給定一張圖像時(shí)，就能夠自動(dòng)計(jì)算出該圖像中感興趣的目標(biāo)物體的類(lèi)別與位置大?。繕?biāo)框）。通過(guò)海量的深度學(xué)習(xí)，然后實(shí)現(xiàn)解放雙手。這個(gè)常用的AI算法開(kāi)發(fā)基本流程，該過(guò)程包含從需求分析、數(shù)據(jù)制作到模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證以及模型部署幾個(gè)主要模塊。陜西高效目標(biāo)檢測(cè)