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

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簡介:

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

         

                       對比                                       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、定位、缺陷量化、對比分類、對比分割、多圖分類以及多圖分割、異常檢測,通過多種算法相互融合,可以覆蓋大多數(shù)的制造業(yè)缺陷檢測領(lǐng)域。與傳統(tǒng)算法缺陷檢測相比,通過采用多樣的AI算法節(jié)約開發(fā)用時90%,大大減少開發(fā)成本。

的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):

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

精度高、檢測速度快:

基于GPU的cuda以及tensor core進行開發(fā),對不同網(wǎng)絡(luò)層進行融合,利用fb16進行加速,多工具相互融合嵌套加速??珊撩爰壙焖夙憫?yīng)各種圖像識別具體場景,通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練不斷提高識別效果,準(zhǔn)確率可達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)。對大量數(shù)據(jù)進行半自動標(biāo)注,大大減少標(biāo)注的時間成本。使用主動學(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。利用GPU加速在1小時內(nèi)完成數(shù)據(jù)訓(xùn)練,快速迭代檢測模型。






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