簡介：

利用深度算法提取特征強(qiáng)，復(fù)雜場景適應(yīng)能力強(qiáng)的特點(diǎn)，結(jié)合傳統(tǒng)算法可解釋性強(qiáng)，方便用戶自動(dòng)調(diào)整等優(yōu)點(diǎn)，提供整體的解決方案。

                       對(duì)比                                       量化                                   多通道                                  量化分割

多樣的AI算法：

具有多種不同的深度算法，包括分割、分類、定位、缺陷量化、對(duì)比分類、對(duì)比分割、多圖分類以及多圖分割、異常檢測，通過多種算法相互融合，可以覆蓋大多數(shù)的制造業(yè)缺陷檢測領(lǐng)域。與傳統(tǒng)算法缺陷檢測相比，通過采用多樣的AI算法節(jié)約開發(fā)用時(shí)90%，大大減少開發(fā)成本。

的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：

結(jié)合前沿的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)思路為通過分類算法利用神經(jīng)對(duì)空間的關(guān)注以及對(duì)不同通道的關(guān)注，干預(yù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注點(diǎn)，防止分類算法關(guān)注到圖像的其他特征 

精度高、檢測速度快：

基于GPU的cuda以及tensor core進(jìn)行開發(fā)，對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行融合，利用fb16進(jìn)行加速，多工具相互融合嵌套加速?？珊撩爰?jí)快速響應(yīng)各種圖像識(shí)別具體場景，通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練不斷提高識(shí)別效果，準(zhǔn)確率可達(dá)99%以上。

迭代速度快：

可以利用輔助標(biāo)注系統(tǒng)，少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行半自動(dòng)標(biāo)注，大大減少標(biāo)注的時(shí)間成本。使用主動(dòng)學(xué)習(xí)的方式，大量的減少訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。采用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方便數(shù)據(jù)的方便快速讀寫。利用GPU加速在1小時(shí)內(nèi)完成數(shù)據(jù)訓(xùn)練，快速迭代檢測模型。