Keye AIアルゴリズムは、USTC博士チームが独自に開発したビジョンシステムソリューションであり、少ない学習サンプル、低いアノテーション量、高い互換性、高速な動作と展開速度などの利点があります。同時に、製品の一貫性が高く、固定された検出要件があるシナリオでの使用に適した、さまざまなシナリオに応じて前方学習モデルを追加しました。これが、私たちが前方および後方AIデュアルトレーニングモデルと呼んでいるものです。
技術的優位性:
1. 結果の精度：従来のビジュアルアルゴリズムと比較して、深層学習アルゴリズムは安定性が大幅に向上し、環境や背景における一般的な擾乱に適応できます。同時に、アルゴリズムの精度も従来のアルゴリズムよりも高くなっています。
2. アルゴリズムの汎用性：異なる欠陥に対しては、それらのサンプルを収集するだけで、十分な学習後、深層学習を通じて異なる欠陥サンプルを自動的に識別でき、深層学習の大規模な学習サンプルに対するニーズを満たします。理論上、検出可能な欠陥の種類に上限の要件はありません。
3. 開発のタイムリー性：異なる欠陥に対してアルゴリズムを開発する必要がないため、開発サイクル全体が大幅に短縮され、新しいモデルの作成は最短で約15分で済みます。
4. 環境信頼性：NPUの計算能力が保証されているため、システム全体は十分な計算能力のマージンがある状態で動作し、高温環境でも長時間、容易にクラッシュすることなく動作できます。
Keye AIアルゴリズムは、USTC博士チームが独自に開発したビジョンシステムソリューションであり、少ない学習サンプル、低いアノテーション量、高い互換性、高速な動作と展開速度などの利点があります。同時に、製品の一貫性が高く、固定された検出要件があるシナリオでの使用に適した、さまざまなシナリオに応じて前方学習モデルを追加しました。これが、私たちが前方および後方AIデュアルトレーニングモデルと呼んでいるものです。
技術的優位性:
1. 結果の精度：従来のビジュアルアルゴリズムと比較して、深層学習アルゴリズムは安定性が大幅に向上し、環境や背景における一般的な擾乱に適応できます。同時に、アルゴリズムの精度も従来のアルゴリズムよりも高くなっています。
2. アルゴリズムの汎用性：異なる欠陥に対しては、それらのサンプルを収集するだけで、十分な学習後、深層学習を通じて異なる欠陥サンプルを自動的に識別でき、深層学習の大規模な学習サンプルに対するニーズを満たします。理論上、検出可能な欠陥の種類に上限の要件はありません。
3. 開発のタイムリー性：異なる欠陥に対してアルゴリズムを開発する必要がないため、開発サイクル全体が大幅に短縮され、新しいモデルの作成は最短で約15分で済みます。
4. 環境信頼性：NPUの計算能力が保証されているため、システム全体は十分な計算能力のマージンがある状態で動作し、高温環境でも長時間、容易にクラッシュすることなく動作できます。
