Keye AI-algoritme is een visie systeem oplossing onafhankelijk ontwikkeld door de USTC doctoraat team, dat de voordelen van weinig trainingsmonsters, lage annotatie volume, sterke compatibiliteit,snelle werking en snelheid van inzet, enz. Tegelijkertijd hebben wij vooruitstrevende trainingsmodellen volgens verschillende scenario's toegevoegd, die geschikt zijn voor gebruik in scenario's met een hoge productconsistentie en vaste detectievereisten.Dat is wat we het voor- en achterwaarts AI-dual trainingsmodel noemen..
Technische voordelen:
1. nauwkeurigheid van de resultaten: in vergelijking met traditionele visuele algoritmen hebben deep learning-algoritmen een aanzienlijk verbeterde stabiliteit en kunnen ze zich aanpassen aan algemene verstoringen in de omgeving en de achtergrond.Tegelijkertijd, is de nauwkeurigheid van het algoritme ook hoger dan bij traditionele algoritmen;
2Algorithmische universaliteit: Voor verschillende gebreken moeten alleen hun monsters worden verzameld en na voldoende training kunnen verschillende gebrekmonsters automatisch worden geïdentificeerd door middel van deep learning,de behoeften van grootschalige trainingsmonsters voor diepgaand leren te voldoen; theoretisch is er geen bovengrensvereiste voor de soorten defecten die kunnen worden gedetecteerd;
3. Ontwikkelingstijdigheid: Aangezien er geen behoefte is aan het ontwikkelen van algoritmen voor verschillende defecten, wordt de hele ontwikkelingscyclus aanzienlijk verkort,En het maken van een nieuw model duurt maximaal 15 minuten.;
4. Milieu betrouwbaarheid: Door de gegarandeerde rekenkracht van de NPU werkt het gehele systeem in een toestand met voldoende rekenkrachtmarge,en kan lange tijd werken in hoge temperatuuromgevingen zonder gemakkelijk te crashen- Ik heb het niet.
Keye AI-algoritme is een visie systeem oplossing onafhankelijk ontwikkeld door de USTC doctoraat team, dat de voordelen van weinig trainingsmonsters, lage annotatie volume, sterke compatibiliteit,snelle werking en snelheid van inzet, enz. Tegelijkertijd hebben wij vooruitstrevende trainingsmodellen volgens verschillende scenario's toegevoegd, die geschikt zijn voor gebruik in scenario's met een hoge productconsistentie en vaste detectievereisten.Dat is wat we het voor- en achterwaarts AI-dual trainingsmodel noemen..
Technische voordelen:
1. nauwkeurigheid van de resultaten: in vergelijking met traditionele visuele algoritmen hebben deep learning-algoritmen een aanzienlijk verbeterde stabiliteit en kunnen ze zich aanpassen aan algemene verstoringen in de omgeving en de achtergrond.Tegelijkertijd, is de nauwkeurigheid van het algoritme ook hoger dan bij traditionele algoritmen;
2Algorithmische universaliteit: Voor verschillende gebreken moeten alleen hun monsters worden verzameld en na voldoende training kunnen verschillende gebrekmonsters automatisch worden geïdentificeerd door middel van deep learning,de behoeften van grootschalige trainingsmonsters voor diepgaand leren te voldoen; theoretisch is er geen bovengrensvereiste voor de soorten defecten die kunnen worden gedetecteerd;
3. Ontwikkelingstijdigheid: Aangezien er geen behoefte is aan het ontwikkelen van algoritmen voor verschillende defecten, wordt de hele ontwikkelingscyclus aanzienlijk verkort,En het maken van een nieuw model duurt maximaal 15 minuten.;
4. Milieu betrouwbaarheid: Door de gegarandeerde rekenkracht van de NPU werkt het gehele systeem in een toestand met voldoende rekenkrachtmarge,en kan lange tijd werken in hoge temperatuuromgevingen zonder gemakkelijk te crashen- Ik heb het niet.