Der Keye-KI-Algorithmus ist eine von dem USTC-Doktorandenteam unabhängig entwickelte Vision-Systemlösung, die die Vorteile weniger Trainingsproben, geringem Annotationsvolumen, starker Kompatibilität,schnelle Betriebs- und Einsatzgeschwindigkeit, etc. Gleichzeitig haben wir Vorwärtsschulungsmodelle für verschiedene Szenarien hinzugefügt, die für Szenarien mit hoher Produktkonsistenz und festen Detektionsanforderungen geeignet sind.Das nennen wir das vorwärts und rückwärts gerichtete KI-Doppel-Trainingsmodell..

Technische Vorteile
1Genauigkeit der Ergebnisse: Im Vergleich zu herkömmlichen visuellen Algorithmen haben Deep-Learning-Algorithmen eine erheblich verbesserte Stabilität und können sich an allgemeine Störungen in der Umgebung und im Hintergrund anpassen.Gleichzeitig, die Genauigkeit des Algorithmus ist auch höher als bei herkömmlichen Algorithmen;
2. Algorithmusuniversalität: Für verschiedene Defekte müssen nur ihre Proben gesammelt werden, und nach ausreichendem Training können verschiedene Defektproben automatisch durch Deep Learning identifiziert werden,die Bedürfnisse von groß angelegten Ausbildungsproben für Deep Learning zu erfüllen.
3Entwicklungszeit: Da es nicht notwendig ist, Algorithmen für verschiedene Defekte zu entwickeln, wird der gesamte Entwicklungszyklus erheblich verkürzt.und das Erstellen eines neuen Modells dauert höchstens 15 Minuten.;
4Umweltverträglichkeit: Aufgrund der garantierten Rechenleistung der NPU arbeitet das gesamte System in einem Zustand mit ausreichender Rechenleistung,und kann lange Zeit in hohen Temperaturen arbeiten, ohne leicht abstürzen zu müssen- Ich weiß.