貴州專業(yè)圖像標注功能

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)。項目配置：含任務(wù)屬性（當前支持目標檢測）、算法模型（當前支持YOLO-X）、項目參數(shù)等；模型訓(xùn)練：支持模型參數(shù)配置、訓(xùn)練過程可視化等；模型評估：支持評價體系（如：AP）、結(jié)果統(tǒng)計等；數(shù)據(jù)測試：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；自動標注：基于導(dǎo)入數(shù)據(jù)集快速生成標注結(jié)果，支持標注工具（LabelImg）讀取和調(diào)整；（可選）模型部署：支持PC端、嵌入式端（瑞芯微平臺，RKNN/RKNN2）兩種部署方式；（可選）Web服務(wù)：支持快速搭建Web服務(wù)，用于團隊內(nèi)部或?qū)ν膺M行快捷訪問和申請服務(wù)；（可選）圖像標注的效率很低怎么辦？貴州專業(yè)圖像標注功能

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種目標檢測算法，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《YouOnlyLookOnce：統(tǒng)一的實時目標檢測》中。自發(fā)布以來，由于其高準確性和速度，YOLO已成為目標檢測和分類任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標檢測基準測試中實現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機器學習領(lǐng)域，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。四川自主可控圖像標注技術(shù)算法性能的提升是一個很長的過程！

目標檢測（ObjectDetection）的任務(wù)是找出圖像中所有感興趣的目標（物體），確定它們的類別和位置，是計算機視覺領(lǐng)域的主要問題之一。由于各類物體有不同的外觀、形狀和姿態(tài)，加上成像時光照、遮擋等因素的干擾，目標檢測一直是計算機視覺領(lǐng)域相當有有挑戰(zhàn)性的問題。隨著深度學習的不斷發(fā)展，目標檢測的應(yīng)用愈加廣，現(xiàn)已被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、交通和醫(yī)學等眾多領(lǐng)域。與基于特征的傳統(tǒng)手工方法相比，基于深度學習的目標檢測方法可以學習低級和高級圖像特征，有更好的檢測精度和泛化能力

而維修機器人則能夠通過圖像識別、精細遠程控制技術(shù)，實現(xiàn)遠程快速維修，通過加裝高性能圖像處理板，機器人能夠精細電網(wǎng)缺陷以及損壞程度，并通過攝像頭實時回傳高清畫面，工程師只需要遠程操控機器人進行修補，實現(xiàn)精細縫合。整個過程只需要極少數(shù)的人員參與，整個巡檢維修的時間能夠從7小時縮減到1小時，極大地保障了電力供應(yīng)。成都慧視光電采用RK3588開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，具備八核處理器，采用BTB傳輸接口，擁有極強傳輸能力，成都慧視能夠憑借豐富的經(jīng)驗，快速集成開發(fā)SDI、CVBS、DVP、LVDS、cameralink等接口以及金屬外殼和散熱器。通過6.0TOPS的算力，以及豐富的接口定制，板卡能夠快速適配不同的無人機和機器人，用在我國西部電力運維領(lǐng)域，將是工程師打造智能化維護的關(guān)鍵技術(shù)。SmartDP只需要少量樣本即可。

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(xùn)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?；垡暪怆妿湍?xùn)練算法！智能化圖像標注產(chǎn)品

視頻可用于數(shù)據(jù)集豐富、要求高泛化能力和高性能的場景。貴州專業(yè)圖像標注功能

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)計上也注重目標區(qū)域的檢測以及特征的分類，這里目標區(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檢測算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當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)界的流量擔當。貴州專業(yè)圖像標注功能