多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
随着人工智能的兴起,AI工程师特别是基于图像的算法工程师日益成为炙手可热的香饽饽,特别在一些行业市场例如工业领域、军、工领域等行业领域,需要根据具体场景对检测识别算法进行不断地优化完善,已达到更高的准确率。在这个工作的过程中,对特定目标的数据标注、模型训练、测试验证、到嵌入式平台的模型部署是中间重要的工作,抛开人员费用不管,这将需要耗费大量的时间,是否有一款集成的工具,可以节约图像算法工程师的时间,提升算法迭代的效率,一直是图像算法工程师的迫切需求。虽然市场上也有一些零散的工具,甚至一些单位自己也开发了一些相关的工具,但是因为集成度低,导致使用起来始终不是那么顺畅。如何实现目标检测及跟踪?河北稳定目标检测售后服务
人类可以识别和分类不同物体,但是计算机并不能主动实现,于是我们就通过图像标注来使计算机视觉解释它接收到的视觉数据。图像标注能够帮助计算机给不同类型的图像打上标签等信息,使计算机能够对这些图片进行理解和分类,帮助使用者能够更快的完成一些工作。随着近些年AI技术的突飞猛进,将AI技术运用到图像标注领域,已成为可能。为了让AI图像标注面向大众化,许多企业都推出了各异的产品,慧视光电打造的SpeedDP深度学习算法开发平台就是在这样的市场环境下诞生。吉林哪里有目标检测销售厂家国产化处理板生产厂家—慧视光电。

SpeedDP深度学习算法开发平台能够通过大量的AI训练后,进行一键式AI图像标注,即便是零基础的AI使用者,也能够轻松便捷的进行数据标注、模型训练、测试验证和RockChip嵌入式硬件平台模型部署等可视化AI开发功能。针对于适用行业以及场景的丰富,慧视能够提供丰富的算法参数设置接口,来满足多元化的市场需求。SpeedDP整个AI开发过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块,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。
5月31日是世界无烟日,在国家的大力整治下,公共场所的禁烟取得了一定成效,不少公共场所都设有专门的吸烟区域,但是人为的管控并不能做到完全杜绝,吸烟不只会带来二手烟的危害,还增大了火灾风险。据中国消防的数据统计,过去十年吸烟造成的火灾多达20余万起,占火灾总起数7.7℅。一支烟通常延烧时间在10分钟左右,丢弃的烟头根据它的长短延烧时间也在1~4分钟左右。烟头表面温度200℃~300℃,燃着的烟中心温度可达700℃~800℃。而大多数可燃物的燃点低于这个温度,如纸张燃点为130℃,棉花燃点为210℃~255℃,天然橡胶燃点为129℃,木材燃点为250℃~300℃,麦草燃点为200℃,涤纶纤维燃点为390℃。烟头的中心温度是以上物质燃点的2倍至5倍。智能目标检测及追踪,让目标无处可藏。

传统的图像标注需要工作人员利用工具对图像进行挨个分类,打上标签,这样的工作将耗费大量时间精力,并且工作的技术含量不足,还得投入相当的人力成本。而SpeedDP真是取代这种工作模式的工具,它通过提供从数据标注、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,让计算机通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。这样,当给定一张图像时,就能够自动计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小(目标框)。通过海量的深度学习,然后实现解放双手。这个常用的AI算法开发基本流程,该过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。用于安防监控及状态监测的摄像头数量的飞速发展。陕西靠谱的目标检测
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作为针对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。平台支持labelimg数据标注格式,用户采集得到图像数据后使用labelimg工具进行数据标注,然后将图像文件和标注文件按如图2所示指定的形式存放即可直接用于模型训练。河北稳定目标检测售后服务
多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
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