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迪亞斯的AI智能篩選機(jī)在視覺檢測(cè)方面擁有一些獨(dú)特的功能特點(diǎn)。其中，智能輔助標(biāo)注是其中之一。傳統(tǒng)的樣本標(biāo)注工作不僅耗費(fèi)大量人力成本，而且標(biāo)注質(zhì)量對(duì)訓(xùn)練結(jié)果有著重要的影響。為了解決這個(gè)問題，迪亞斯的視覺智能產(chǎn)品采用了智能輔助標(biāo)注功能。它通過使用人工標(biāo)注的少量樣本對(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)訓(xùn)練，以模型預(yù)測(cè)的方式對(duì)其他樣本進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注。當(dāng)需要人工校正的樣本出現(xiàn)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)將其推薦給標(biāo)注人員進(jìn)行處理。通過迭代訓(xùn)練，這一智能輔助標(biāo)注功能可以幫助用戶快速、準(zhǔn)確地完成大量標(biāo)注工作，節(jié)省了人力成本的同時(shí)提高了標(biāo)注質(zhì)量。另一個(gè)特點(diǎn)是分布式訓(xùn)練功能。基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)視覺智能算法模型的訓(xùn)練優(yōu)化需要大量的數(shù)據(jù)，包括用戶提供的樣本數(shù)據(jù)和阿里云提供的基準(zhǔn)訓(xùn)練集。然而，在工業(yè)場(chǎng)景下，模型的更新與迭代速度直接影響到產(chǎn)線的效能。為了縮短模型優(yōu)化所需的時(shí)間，迪亞斯采用了分布式訓(xùn)練框架。這個(gè)框架可以將訓(xùn)練任務(wù)分配給多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行并行處理，從而加快模型的優(yōu)化速度，提高了訓(xùn)練效率。迪亞斯AI智能篩選機(jī)具備智能輔助標(biāo)注和分布式訓(xùn)練的功能特點(diǎn)。智能輔助標(biāo)注在標(biāo)注工作中節(jié)省了人力成本，并提高了標(biāo)注的質(zhì)量。

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迪亞斯自動(dòng)化設(shè)備有限公司提供一對(duì)一的系統(tǒng)解決方案及原有設(shè)備的技術(shù)改造、升級(jí)及維護(hù)保養(yǎng)等。廣州AI智能篩選機(jī)出廠價(jià)

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