近年來(lái)，人們?cè)絹?lái)越認(rèn)識(shí)到深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的必要性。不過(guò)，鑒于檢測(cè)大型數(shù)據(jù)集往往需要耗費(fèi)大量人力物力，它在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，尚有待進(jìn)一步開發(fā)。通常，在物體檢測(cè)中，通過(guò)定義邊界框，來(lái)定位圖像中的物體，不僅可以識(shí)別物體，還能夠了解物體的上下文、大小、以及與場(chǎng)景中其他元素的關(guān)系。同時(shí)，針對(duì)類的分布、物體大小的多樣性、以及類出現(xiàn)的常見環(huán)境進(jìn)行了解，也有助于在評(píng)估和調(diào)試中發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練模型中的錯(cuò)誤模式，從而更有針對(duì)性地選擇額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)?；垡昐peedDP能夠替代人工標(biāo)注。企業(yè)圖像標(biāo)注功能

圖像識(shí)別以圖像處理為基礎(chǔ)，是指以圖像為對(duì)象所開展的各種處理性工作，包括編碼、壓縮、復(fù)原及分割等。圖像處理過(guò)程中，以圖像輸入后，一般情況下也會(huì)通過(guò)圖像形態(tài)進(jìn)行輸出。在圖像識(shí)別過(guò)程中，將處理后的圖像輸入，一般情況下輸出類別與圖像結(jié)構(gòu)分析。也就是說(shuō)，圖像識(shí)別是一個(gè)自原始圖像到物體類型的過(guò)程，原始圖像經(jīng)過(guò)圖像處理后，抽取特征并加以分類對(duì)比，以圖像樣本庫(kù)資源作為對(duì)比分析的參考依據(jù)，然后確定物體類型。從本質(zhì)上來(lái)講，可以將圖像識(shí)別看作是對(duì)圖像分類與描述進(jìn)行研究的過(guò)程。在圖像識(shí)別過(guò)程中，在對(duì)圖像中物體進(jìn)行檢測(cè)分離之后，將物體特征提取出來(lái)，以形狀、紋理特征等作為提取對(duì)象，一般將圖像處理融入到圖像特征提取環(huán)節(jié)中。待對(duì)比分析明確物體類型后，從結(jié)構(gòu)層面上對(duì)圖像進(jìn)行分析。湖南安全圖像標(biāo)注應(yīng)用通過(guò)大量的多邊形標(biāo)注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。

AI智能化檢測(cè)是打造領(lǐng)域智慧建設(shè)的一大舉措。通過(guò)在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板，定制AI檢測(cè)算法，就能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)物體的質(zhì)量檢測(cè)。在智能檢測(cè)領(lǐng)域，圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測(cè)效果的關(guān)鍵所在。不同行業(yè)的作業(yè)環(huán)境不同，對(duì)于圖像處理板的性能需求也就不同。因此，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的AI圖像處理板。像工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測(cè)，由于工業(yè)儀器的精密復(fù)雜，就需要高性能的AI圖像處理板，通過(guò)大算力實(shí)現(xiàn)快速數(shù)據(jù)處理。

AI大浪潮下，許多企業(yè)都在不斷借助AI來(lái)提升自己的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)也不例外，傳統(tǒng)的人工標(biāo)注效率不足的弊端困擾了多年，如今新的“引擎”就在眼前，他們當(dāng)然不會(huì)放過(guò)這個(gè)機(jī)會(huì)。針對(duì)這樣的需求，慧視光電利用AI模型訓(xùn)練打造的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)SpeedDP，就可以替代人工進(jìn)行海量的圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注。相比于人工，SpeedDP具有多個(gè)優(yōu)勢(shì)?；垡昐peedDP的出現(xiàn)，將是數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)降本增效的得力幫手，目前慧視SpeedDP開發(fā)平臺(tái)主要提供目標(biāo)檢測(cè)算法的開發(fā)功能，不同的用戶可針對(duì)自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。SpeedDP有4+3的功能組合，為不同需求的客戶提供定制化服務(wù)。

圖像標(biāo)注就是給圖像打上標(biāo)簽標(biāo)記，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘專門的圖像標(biāo)注師，隨著AI的不斷發(fā)展，這個(gè)行業(yè)正發(fā)生翻天覆地的變化。人工智能利用計(jì)算機(jī)和機(jī)器模仿人類思維來(lái)解決問(wèn)題或制定決策。深度學(xué)習(xí)是人工智能的子領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)算法模型由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。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)分布實(shí)現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識(shí)別目標(biāo)的能力。通常情況下，AI開發(fā)的基本流程是從需求分析、數(shù)據(jù)制作、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證再到***的模型部署這幾個(gè)步驟，而SpeedDP正式采用標(biāo)準(zhǔn)的AI開發(fā)流程，從數(shù)據(jù)標(biāo)注到模型開發(fā)，然后進(jìn)行模型部署，來(lái)逐步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的圖像標(biāo)注。SpeedDP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開發(fā)功能。新疆智能化圖像標(biāo)注功能

SpeedDP能夠幫助企業(yè)節(jié)約人力成本。企業(yè)圖像標(biāo)注功能

YOLO系列算法目前更新到Y(jié)OLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同樣，在算法設(shè)計(jì)上也注重目標(biāo)區(qū)域的檢測(cè)以及特征的分類，這里目標(biāo)區(qū)域的檢測(cè)采用的是和圖像區(qū)域分類定位的方式實(shí)現(xiàn)的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標(biāo)檢測(cè)算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當(dāng)然解決的問(wèn)題也越來(lái)越細(xì)化，比如候選區(qū)精度、比如小尺度檢測(cè)等?；旧蟉oloV3及以上版本的算法可以在很多場(chǎng)景下得到現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。2023年1月，目標(biāo)檢測(cè)經(jīng)典模型YOLO系列再添一個(gè)新成員YOLOv8，這是Ultralytics公司繼YOLOv5之后的又一次重大更新。YOLOv8一經(jīng)發(fā)布就受到了業(yè)界的廣關(guān)注，成為了這幾天業(yè)界的流量擔(dān)當(dāng)。企業(yè)圖像標(biāo)注功能