瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產(chǎn)化板卡的性能前列，成為了各領(lǐng)域研究開發(fā)的優(yōu)先，它能在諸多行業(yè)實現(xiàn)目標檢測、識別以及跟蹤等功能，具有重要的研究開發(fā)價值。特別是對于高校而言，將RK3588作為課題進行研究開發(fā)，是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現(xiàn)過程中，算法的能力就十分重要，如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標，可以利用AI的深度學習能力，讓AI不斷學習這些目標的特征，從而達到精細識別的能力。這個過程，可以通過大量的數(shù)據(jù)標注，來訓練AI。但大量待標注工作，常常讓開發(fā)者頭疼。如果采用傳統(tǒng)方式用人工挨個挨幀標注，將會耗費大量時間精力，讓成本不可控。SpeedDP能夠?qū)崿F(xiàn)模型訓練。快速圖像標注優(yōu)勢

圖像識別方法可以分為兩大類，模型方法和搜索方法。模型方法是在業(yè)界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過一些已知“標簽”的圖像，通過機器學習的各種方法來學習一個描述這些標簽的“模型”，從而，對于一個新的未知圖像，經(jīng)過這個模型判斷出其應該具有的標簽。基于搜索的方法是在大數(shù)據(jù)時代才出現(xiàn)的方法，其基礎(chǔ)是將已知標簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個可以進行高效率檢索的數(shù)據(jù)庫，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引，但圖像的標簽可以有少量的噪聲。那么，對一副待測圖像，我們到這個數(shù)據(jù)庫中去找與其相同或者相似的若干圖像，然后綜合這些圖像的標簽來預測待測圖像的標簽。廣東省時省力圖像標注哪里買AI算法訓練平臺SpeedDP。

這個過程中，采用無人機是個高效的辦法。無人機高空觀察能夠獲得更多的視野，并且針對許多人無法到達的地方，還能夠快速抵近觀察，防止驚擾。此外，更高效的措施是在無人機上加裝具備圖像處理的板卡，這時候無人機就是一個智慧眼，它能夠在算法的輔助下，對野豬等動物進行AI搜尋，并且具備目標鎖定功能。當無人機發(fā)現(xiàn)疑似目標就可以抵近觀察，一旦確認目標就能夠立即鎖定跟蹤，這樣，地面圍剿人員就可以快速像區(qū)域靠攏，對野豬進行逮捕驅(qū)逐。這樣的無人機智慧眼可以用成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板來實現(xiàn)，這塊板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588，算力能夠達到6.0TOPS，處理村落、樹林等復雜環(huán)境不在話下。同時，針對于野生動物目標識別算法的AI訓練，成都慧視還可以提供專門的AI訓練平臺SpeedDP，通過大量的模型訓練實現(xiàn)AI自動圖像標注，進而幫助提升算法識別性能。

SpeedDP能夠?qū)崿F(xiàn)目標檢測、算法模型、項目參數(shù)的配置，整個訓練過程完全可視化，讓使用者直觀感受，同時支持數(shù)據(jù)（圖像、視頻）的實時加載測試，輸出OSD疊加后的測試結(jié)果。如果嫌麻煩，還可以選擇自動標注，軟件能夠基于使用者導入的數(shù)據(jù)集快速生成標注結(jié)果，支持標注工具讀取和調(diào)整。軟件除了移動端，還支持內(nèi)網(wǎng)web服務(wù)快速搭建，用于團隊內(nèi)部或?qū)ν膺M行快捷訪問和申請服務(wù)?？梢哉f，SpeedDP能夠一定程度上解放雙手，提升圖像標注效率，減少項目開發(fā)時間，節(jié)約成本。此外，針對于數(shù)據(jù)安全，SpeedDP支持完全的本地化服務(wù)器部署，對于數(shù)據(jù)十分敏感的政企事業(yè)單位，都可以放心使用。圖像算法工程師的工具利器。

AI大浪潮下，許多企業(yè)都在不斷借助AI來提升自己的行業(yè)競爭力，數(shù)據(jù)標注企業(yè)也不例外，傳統(tǒng)的人工標注效率不足的弊端困擾了多年，如今新的“引擎”就在眼前，他們當然不會放過這個機會。針對這樣的需求，慧視光電利用AI模型訓練打造的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP，就可以替代人工進行海量的圖像數(shù)據(jù)標注。相比于人工，SpeedDP具有多個優(yōu)勢?；垡昐peedDP的出現(xiàn)，將是數(shù)據(jù)標注企業(yè)降本增效的得力幫手，目前慧視SpeedDP開發(fā)平臺主要提供目標檢測算法的開發(fā)功能，不同的用戶可針對自己的業(yè)務(wù)場景進行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是算法工程師訓練算法的得力幫手。新疆安全圖像標注大概價格

節(jié)約大量圖像標注時間的辦法！快速圖像標注優(yōu)勢

近年來，人們越來越認識到深入理解機器學習數(shù)據(jù)的必要性。不過，鑒于檢測大型數(shù)據(jù)集往往需要耗費大量人力物力，它在計算機視覺領(lǐng)域的廣泛應用，尚有待進一步開發(fā)。通常，在物體檢測中，通過定義邊界框，來定位圖像中的物體，不僅可以識別物體，還能夠了解物體的上下文、大小、以及與場景中其他元素的關(guān)系。同時，針對類的分布、物體大小的多樣性、以及類出現(xiàn)的常見環(huán)境進行了解，也有助于在評估和調(diào)試中發(fā)現(xiàn)訓練模型中的錯誤模式，從而更有針對性地選擇額外的訓練數(shù)據(jù)?？焖賵D像標注優(yōu)勢