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人工智能機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)軟件

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產(chǎn)品簡(jiǎn)介

簡(jiǎn)介:利用深度算法提取特征強(qiáng),復(fù)雜場(chǎng)景適應(yīng)能力強(qiáng)的特點(diǎn),結(jié)合傳統(tǒng)算法可解釋性強(qiáng),方便用戶自動(dòng)調(diào)整等優(yōu)點(diǎn),提供整體的解決方案

詳細(xì)介紹

簡(jiǎn)介:

利用深度算法提取特征強(qiáng),復(fù)雜場(chǎng)景適應(yīng)能力強(qiáng)的特點(diǎn),結(jié)合傳統(tǒng)算法可解釋性強(qiáng),方便用戶自動(dòng)調(diào)整等優(yōu)點(diǎn),提供整體的解決方案。

         

                       對(duì)比                                       量化                                   多通道                                  量化分割

               

多樣的AI算法:

具有多種不同的深度算法,包括分割、分類(lèi)、定位、缺陷量化、對(duì)比分類(lèi)、對(duì)比分割、多圖分類(lèi)以及多圖分割、異常檢測(cè),通過(guò)多種算法相互融合,可以覆蓋大多數(shù)的制造業(yè)缺陷檢測(cè)領(lǐng)域。與傳統(tǒng)算法缺陷檢測(cè)相比,通過(guò)采用多樣的AI算法節(jié)約開(kāi)發(fā)用時(shí)90%,大大減少開(kāi)發(fā)成本。

的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):

結(jié)合前沿的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)思路為通過(guò)分類(lèi)算法利用神經(jīng)對(duì)空間的關(guān)注以及對(duì)不同通道的關(guān)注,干預(yù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注點(diǎn),防止分類(lèi)算法關(guān)注到圖像的其他特征 

精度高、檢測(cè)速度快:

基于GPU的cuda以及tensor core進(jìn)行開(kāi)發(fā),對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行融合,利用fb16進(jìn)行加速,多工具相互融合嵌套加速??珊撩爰?jí)快速響應(yīng)各種圖像識(shí)別具體場(chǎng)景,通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練不斷提高識(shí)別效果,準(zhǔn)確率可達(dá)99%以上。

迭代速度快:

可以利用輔助標(biāo)注系統(tǒng),少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行半自動(dòng)標(biāo)注,大大減少標(biāo)注的時(shí)間成本。使用主動(dòng)學(xué)習(xí)的方式,大量的減少訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。采用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方便數(shù)據(jù)的方便快速讀寫(xiě)。利用GPU加速在1小時(shí)內(nèi)完成數(shù)據(jù)訓(xùn)練,快速迭代檢測(cè)模型。





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