英文网站建设szjijie,wordpress变成圆角,h5如何制作,qt科技感ui界面百度为大家提供了计算机视觉模型。能够识别图像中的相关物体。
给大家介绍计算机视觉工具#xff0c;EasyDL是能够识别物体#xff0c;图像分类的工具#xff0c;可以在线#xff0c;也可以本地下载#xff0c;本地下载大概1.5G。
图像识别真实距离。
图片真实距离/物体…百度为大家提供了计算机视觉模型。能够识别图像中的相关物体。
给大家介绍计算机视觉工具EasyDL是能够识别物体图像分类的工具可以在线也可以本地下载本地下载大概1.5G。
图像识别真实距离。
图片真实距离/物体真实距离图像物体之间距离/物体真实之间距离。
Hi欢迎来到百度EasyDL图像
目前EasyDL图像共支持训练3种不同应用场景的模型
图像分类
识别一张图中是否是某类物体/状态/场景。可以识别图片中主体单一的场景
物体检测
在一张图包含多个物体的情况下定制识别出每个物体的位置、数量、名称。可以识别图片中有多个主体的场景
图像分割
对比物体检测支持用多边形标注训练数据模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景
产品优势
可视化操作
无需机器学习专业知识模型创建-数据上传-模型训练-模型发布全流程可视化便捷操作最快15分钟即可获得一个高精度模型
操作步骤
Step 1 创建模型
确定模型名称记录希望模型实现的功能
Step 2 上传并标注数据
分类功能的模型只需按分类如合格图片vs不合格图片上传图片即可
检测功能的模型上传数据后需要在数据中标注出需要检测的具体目标
分割功能的模型上传数据后需要在数据中标注出需要识别物体的轮廓
Step 3 训练模型并校验效果
选择部署方式与算法用上传的数据一键训练模型
模型训练完成后可在线校验模型效果
Step 4 发布模型
根据训练时选择的部署方式将模型以云端API、本地部署SDK、端云协同部署包等多种方式发布使用
更详细的操作指导请参考各类模型的技术文档
高精度效果
EasyDL图像底层结合百度 AutoDL/AutoML技术针对用户数据能够自动获得最优模型和最优超参组合进而基于少量数据就能获得出色性能和模型效果EasyDL图像以百度独有超大规模预训练模型为基座小量级数据进行训练也可获得高精度模型
高精算法
采用PaddlePaddle深度学习框架结合Auto Model Search保证模型效果领先训练图像分类和物体检测模型时均支持选择多种算法满足不同场景对性能、效果的不同需求还有专项精度提升配置包包含自动超参搜索、小目标检测等精度优化功能针对优化模型效果
AutoDL
训练图像分类模型时支持选择AutoDL Transfer
AutoDL Transfer模型是百度研发的AutoDL技术之一结合了模型网络结构搜索、迁移学习技术、并针对用户数据进行自动优化。与通用算法相比训练时间较长但更适用于细分类场景。例如通用算法可用于区分猫和狗但如果要区分不同品种的猫则AutoDL效果会更好
免训练极速迭代
训练图像分类模型之后支持开启免训练极速迭代模式。该模式基于深度度量学习技术Deep Metric Learning模式开启后模型的迭代添加数据仅需等待几分钟即可获得效果不错的模型无需训练。适用于数据量大模型迭代频繁的用户需求场景。
丰富的部署方案
训练完成后可将模型部署在公有云服务器、私有服务器封装成可离线运行的设备端SDK或直接购买软硬一体方案灵活适配各种使用场景及运行环境也可直接发布为端云协同部署包下发至边缘设备进行应用本地部署的性能评测详细信息可见模型算法推理性能大表
部署方式支持的硬件支持的系统技术文档公有云API可集成公有云API即可不限制图像分类 物体检测 图像分割私有服务器部署 [私有API]x86-64 CPULinux图像分类 物体检测 图像分割Nvidia GPULinux图像分类 物体检测 图像分割私有服务器部署 [服务器端SDK]x86-64 CPULinux图像分类 物体检测 图像分割Nvidia GPULinux/Windows图像分类 物体检测 图像分割HUAWEI Atlas 300Linux图像分类 物体检测通用设备端SDKARM (AArch64, ARMv7l)Linux图像分类 物体检测 图像分割Hisilicon NNIELinux图像分类 物体检测HUAWEI Atlas 200Linux图像分类 物体检测ARMAndroid/iOS图像分类 物体检测 图像分割Qualcomm Snapdragon GPU/DSPAndroid图像分类 物体检测Hisilicon Kirin NPUAndroid图像分类 物体检测Apple A-BioniciOS图像分类 物体检测x86-64 CPUWindows图像分类 物体检测 图像分割Intel Movidius NCS (MyRIAD 2/MyRIAD X)Linux/Windows图像分类 物体检测专项硬件适配SDK [软硬一体方案]Baidu-EdgeBoard(FZ)Linux方案介绍及对比Baidu-EdgeBoard(VMX)Linux/WindowsNvidia-Jetson(Nano/TX2/Xavier)Linux端云协同部署x86-64 CPULinux图像分类 物体检测 图像分割ARM (AArch64, ARMv7l)Linux
公有云API
支持图像分类、物体检测、图像分割模型
训练完成的模型存储在云端可通过独立Rest API调用模型实现AI能力与业务系统或硬件设备整合
具有完善的鉴权、流控等安全机制GPU集群稳定承载高并发请求
支持查找云端模型识别错误的数据纠正结果并将其加入模型迭代的训练集不断优化模型效果
私有服务器部署
支持图像分类、物体检测、图像分割模型
将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上支持私有API和服务器端SDK两种集成方式可在内网/无网环境下使用模型确保数据隐私
私有API将模型以Docker形式在本地服务器仅支持Linux上部署为http服务可调用与公有云API功能相同的接口。可纯离线完成部署服务调用便捷服务器端SDK将模型封装成适配本地服务器支持Linux和Windows的SDK可集成在其他程序中运行。首次联网激活后即可纯离线运行占用服务器资源更少使用方法更灵活
设备端SDK
支持图像分类、物体检测、图像分割模型
训练完成的模型被打包成适配智能硬件不含服务器的SDK可进行设备端离线计算。满足推理阶段数据敏感性要求、更快的响应速度要求
支持iOS、Android、Linux、Windows四种操作系统基础接口封装完善满足灵活的应用侧二次开发
提供基础版、加速版已支持通用x86、通用ARM芯片两种版本可根据业务场景需求选择。了解加速版性能图像分类 物体检测
软硬一体方案
支持图像分类、物体检测模型了解更多
提供与模型深度适配的高性能硬件方案多种算力、价位可选
可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景让离线AI落地更轻松
智能数据服务
全方位支持训练数据的采集、标注、质检、增强助力提升模型效果
数据采集
在云服务调用数据管理中可查找云端模型识别错误的数据纠正结果并将其加入模型迭代的训练集
可实现训练数据的持续丰富和模型效果的持续优化
点击了解功能说明图像分类、物体检测
智能标注
针对物体检测模型可通过智能标注降低标注成本
启动后只需标注数据集30%左右的数据即可训练出同等效果的模型
在图像分割任务中还提供“自动识别轮廓标注”来自动标注目标轮廓降低标注成本
多人标注
训练物体检测模型前可与其他用户共享数据集实现多人分工标注数据后再集中训练模型
采集/标注支持
联合第三方数据标注合作伙伴提供全面且高质量的训练数据采集、标注服务
可在AI市场选择合适的数据服务商
