Keye AI 알고리즘은 USTC 박사팀이 독자적으로 개발한 비전 시스템 솔루션으로, 적은 훈련 샘플, 낮은 주석량, 강력한 호환성, 빠른 작동 및 배포 속도 등의 장점을 가지고 있습니다. 동시에, 우리는 다양한 시나리오에 따라 순방향 훈련 모델을 추가하여, 높은 제품 일관성과 고정된 감지 요구 사항이 있는 시나리오에 적합합니다. 이것이 우리가 순방향 및 역방향 AI 이중 훈련 모델이라고 부르는 것입니다.
기술적 장점:
1. 결과 정확도: 기존의 시각 알고리즘과 비교하여, 딥 러닝 알고리즘은 안정성이 크게 향상되었으며 환경 및 배경의 일반적인 방해에 적응할 수 있습니다. 동시에, 알고리즘의 정확도 또한 기존 알고리즘보다 높습니다;
2. 알고리즘 보편성: 서로 다른 결함에 대해, 해당 샘플만 수집하면 충분하며, 충분한 훈련을 거친 후 딥 러닝을 통해 서로 다른 결함 샘플을 자동으로 식별할 수 있어 딥 러닝에 대한 대규모 훈련 샘플의 요구 사항을 충족합니다. 이론적으로, 감지할 수 있는 결함 유형에 대한 상한 요구 사항은 없습니다;
3. 개발 적시성: 서로 다른 결함에 대해 알고리즘을 개발할 필요가 없으므로 전체 개발 주기가 크게 단축되며, 새로운 모델을 생성하는 데 최단 15분 정도 소요됩니다;
4. 환경적 신뢰성: NPU의 보장된 컴퓨팅 성능으로 인해 전체 시스템은 충분한 컴퓨팅 성능 여유를 가진 상태로 작동하며, 고온 환경에서도 쉽게 충돌하지 않고 오랫동안 작동할 수 있습니다.
Keye AI 알고리즘은 USTC 박사팀이 독자적으로 개발한 비전 시스템 솔루션으로, 적은 훈련 샘플, 낮은 주석량, 강력한 호환성, 빠른 작동 및 배포 속도 등의 장점을 가지고 있습니다. 동시에, 우리는 다양한 시나리오에 따라 순방향 훈련 모델을 추가하여, 높은 제품 일관성과 고정된 감지 요구 사항이 있는 시나리오에 적합합니다. 이것이 우리가 순방향 및 역방향 AI 이중 훈련 모델이라고 부르는 것입니다.
기술적 장점:
1. 결과 정확도: 기존의 시각 알고리즘과 비교하여, 딥 러닝 알고리즘은 안정성이 크게 향상되었으며 환경 및 배경의 일반적인 방해에 적응할 수 있습니다. 동시에, 알고리즘의 정확도 또한 기존 알고리즘보다 높습니다;
2. 알고리즘 보편성: 서로 다른 결함에 대해, 해당 샘플만 수집하면 충분하며, 충분한 훈련을 거친 후 딥 러닝을 통해 서로 다른 결함 샘플을 자동으로 식별할 수 있어 딥 러닝에 대한 대규모 훈련 샘플의 요구 사항을 충족합니다. 이론적으로, 감지할 수 있는 결함 유형에 대한 상한 요구 사항은 없습니다;
3. 개발 적시성: 서로 다른 결함에 대해 알고리즘을 개발할 필요가 없으므로 전체 개발 주기가 크게 단축되며, 새로운 모델을 생성하는 데 최단 15분 정도 소요됩니다;
4. 환경적 신뢰성: NPU의 보장된 컴퓨팅 성능으로 인해 전체 시스템은 충분한 컴퓨팅 성능 여유를 가진 상태로 작동하며, 고온 환경에서도 쉽게 충돌하지 않고 오랫동안 작동할 수 있습니다.
