除了高質(zhì)量數(shù)據(jù)集產(chǎn)品外，鳳凰數(shù)據(jù)還將推出以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺，計劃于近期開放內(nèi)測。平臺將與高質(zhì)量數(shù)據(jù)集市實現(xiàn)互聯(lián)互通，確保數(shù)據(jù)在平臺內(nèi)的安全使用。平臺也將提供一系列以數(shù)據(jù)為中心的服務(wù)，包括豐富的數(shù)據(jù)處理工具、可視化模型訓(xùn)練和微調(diào)套件、大量的數(shù)據(jù)和模型評估框架和多云異構(gòu)的算力資源。在內(nèi)地，也有很多企業(yè)開發(fā)了類似平臺，慧視光電推出的AI自動圖像標(biāo)注平臺SpeedDP就是一個以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺，通過平臺能夠讓AI不斷進行學(xué)習(xí)，進而更加精確的識別圖像。通過大量的多邊形標(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。安徽信息化圖像標(biāo)注

“啟明935A”系列芯片已經(jīng)成功點亮，并完成各項功能性測試，達到車規(guī)級量產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)。啟明935A是行業(yè)首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構(gòu)集成范式的自動駕駛芯片，但并非單一芯片，而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數(shù)量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再結(jié)合靈活的封裝方式，快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連，雙芯雙向帶寬128GB/s，四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入，可應(yīng)用于各類端側(cè)AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結(jié)構(gòu)，初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。湖南如何圖像標(biāo)注哪里買AI算法訓(xùn)練平臺SpeedDP。

隨著AI的快速發(fā)展，對應(yīng)的軟硬件也得到了快速的普及，蘋果公司已經(jīng)推出了新一代的具有AI功能的系列產(chǎn)品，Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。無論是無人機用吊艙產(chǎn)品還是邊海防用轉(zhuǎn)臺產(chǎn)品，如果前端沒有具有AI能力的圖像處理板卡或智能跟蹤設(shè)備，沒有高性能的AI算法，很難在激烈的競爭中獲得優(yōu)勢。特別是針對一些特定場景或特定目標(biāo)的檢測跟蹤性能提升，圖像算法工程師的壓力與日俱增。按照傳統(tǒng)的做法，需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、人工標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署、效果評估等流程。

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)計上也注重目標(biāo)區(qū)域的檢測以及特征的分類，這里目標(biāo)區(qū)域的檢測采用的是和圖像區(qū)域分類定位的方式實現(xiàn)的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標(biāo)檢測算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當(dāng)然解決的問題也越來越細化，比如候選區(qū)精度、比如小尺度檢測等?；旧蟉oloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現(xiàn)實應(yīng)用。2023年1月，目標(biāo)檢測經(jīng)典模型YOLO系列再添一個新成員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)。圖像標(biāo)注在目標(biāo)檢測中很重要。

傳統(tǒng)意義上的圖像跟蹤主要分為兩種，一種是通過在一定載體上安裝定位設(shè)備并結(jié)合無線傳輸設(shè)備對載體的實時位置進行定位或描繪出移動軌跡，這種跟蹤設(shè)備主要用于消防、戶外探險等領(lǐng)域；另一種跟蹤設(shè)備主要是指圖像跟蹤板，根據(jù)技術(shù)發(fā)展的過程，有基于DSP的圖像跟蹤板和基于AI芯片的圖像跟蹤板兩種，其原理是通過提前在圖像跟蹤板中裝入目標(biāo)圖像，跟蹤板在視場內(nèi)尋找類似的目標(biāo)實時檢測，找到之后進行實時跟蹤。隨著AI芯片的大規(guī)模應(yīng)用，以及客戶對跟蹤板性能要求的提升，傳統(tǒng)的基于DSP的圖像跟蹤技術(shù)已經(jīng)難以達到應(yīng)用的要求，很多總體單位對跟蹤設(shè)備提出了智能學(xué)習(xí)、多目標(biāo)檢測、打了不管、更高的識別率等要求，基于AI的跟蹤設(shè)備得到了越來越廣泛的應(yīng)用，例如各種空中偵查設(shè)備、抓捕設(shè)備、智能邊海防設(shè)備、船用光電設(shè)備、智能化彈等都需要各種各樣的智能圖像跟蹤設(shè)備進行匹配。提升算法性能可以使用慧視SpeedDP。安徽信息化圖像標(biāo)注

SpeedDP標(biāo)注圖像很快速。安徽信息化圖像標(biāo)注

多邊形標(biāo)注能夠能夠幫助我們標(biāo)注一些規(guī)則復(fù)雜的物體，如動物、人、車、建筑物等，與矩形標(biāo)注框等方法相比，多邊形標(biāo)注更能精確展示被標(biāo)注物體的形狀、大小以及實時形態(tài)，通過大量的多邊形標(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。傳統(tǒng)的多邊形標(biāo)注方法中，標(biāo)注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標(biāo)或使用繪圖工具，將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標(biāo)注的難度取決于被標(biāo)注物體的復(fù)雜程度，相較于矩形框標(biāo)注更加費時費力，如果遇到大量待標(biāo)注目標(biāo)，則極大地影響工作效率。安徽信息化圖像標(biāo)注