隨著大模型時代到來,，模型參數(shù)呈指數(shù)級增長,，達(dá)到萬億級別,。大模型逐漸從支持單一模態(tài)和任務(wù)發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務(wù),。在這種趨勢下,，大模型訓(xùn)練所需算力巨大,，遠(yuǎn)超單個芯片的處理速度,，而多卡分布式訓(xùn)練通信損耗巨大,。如何提高硬件資源利用率,，成為影響國產(chǎn)大模型技術(shù)發(fā)展和實用性的重要前提,。成都慧視推出的AI訓(xùn)練平臺SpeedDP就可以通過大量的數(shù)據(jù)注入，讓AI進(jìn)行不斷的模型訓(xùn)練,，不斷地深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明,，為目標(biāo)檢測、目標(biāo)識別提供幫助。SpeedDP能夠提升圖像標(biāo)注的效率,。黑龍江信息化圖像標(biāo)注應(yīng)用

無人裝備作戰(zhàn)狼群,，有“狼”負(fù)責(zé)偵查，有“狼”負(fù)責(zé)打擊,，而有的“狼”則負(fù)責(zé)后勤保障,，這種無人裝備集群作戰(zhàn)能夠有效輔助特種作戰(zhàn)?！皺C(jī)器狼”的升級之所以能夠滿足多樣化的任務(wù),，得益于其智能化的建設(shè)。就是下面這樣的一個"智慧眼"的加入,，使得機(jī)器狼能夠自主完成許多任務(wù),。這個智慧眼由光學(xué)系統(tǒng)（彩色圖像）、攝像機(jī),、圖像處理,、電源系統(tǒng)及機(jī)械結(jié)構(gòu)組成，然后在外面加上外殼,，形成一個整體,。而拆分來看，產(chǎn)品主要就由高清攝像機(jī)和高性能的圖像處理板組成,。企業(yè)圖像標(biāo)注什么價格SpeedDP支持定制開發(fā),。

圖像識別技術(shù)，是機(jī)器視覺的一種現(xiàn)實應(yīng)用,。它模擬人眼的觀察能力,，利用復(fù)雜的算法，從圖像中提取關(guān)鍵信息,。在醫(yī)療領(lǐng)域,，它能輔助醫(yī)生進(jìn)行精確診斷；在安防領(lǐng)域,，它能實現(xiàn)高效的人臉識別和異常行為檢測,；在自動駕駛領(lǐng)域，它能為車輛提供精確的道路信息,。圖像識別的應(yīng)用很廣,，功能強(qiáng)大，是現(xiàn)代科技的重要成就,?；垡暪怆婇_發(fā)的圖像處理板在目標(biāo)識別算法的賦能下就能夠?qū)崿F(xiàn)精確的目標(biāo)識別檢測，能夠為使用者提供目標(biāo)跟蹤,、定點檢測等領(lǐng)域的便捷服務(wù),。

目標(biāo)識別算法是一種深度學(xué)習(xí)算法,，其聰明程度需要我們不斷訓(xùn)練，這就得益于大量的圖像標(biāo)注,，通過對車輛行駛環(huán)境的數(shù)據(jù)集的大量標(biāo)注,，能夠讓AI更加聰明，標(biāo)注得越多,，識別的精度就可能越高,。但是大量的圖像標(biāo)注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現(xiàn)很好地解決了這個問題,。SpeedDP是一個深度學(xué)習(xí)AI算法訓(xùn)練開發(fā)平臺,，他能夠通過現(xiàn)有的算法模型或者自訓(xùn)練一個算法模型，實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動標(biāo)注,，以此反復(fù),，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節(jié)約大量的時間,。SpeedDP能夠進(jìn)行算法模型的提升,。

實現(xiàn)這些功能的技術(shù)中，圖像處理基于AI圖像處理板這一傳感器,。板卡具備快速圖像處理識別的硬件能力,，植入相應(yīng)的AI算法，無人機(jī)就相當(dāng)于裝上了“智慧眼”,，而且這個“智慧眼”居于高空,，能夠在一個定點，俯瞰大范圍,，實時監(jiān)控貨物的存放狀態(tài),。遠(yuǎn)程控制技術(shù)基于網(wǎng)絡(luò)通信，通過和圖像處理板的結(jié)合,，能夠?qū)崿F(xiàn)低延時低帶寬的圖像傳輸處理,。在實際落地應(yīng)用中，可以采用成都慧視開發(fā)的高性能圖像處理板,，其中RV1126系列的Viztra-LE026圖像處理板,，就是無人機(jī)的完美搭子。這款圖像處理板具備2.0TOPS的算力,，能夠根據(jù)無人機(jī)型號進(jìn)行接口定制,，整體尺寸在40mm×40mm×10mm左右（核心板+接口板），小巧的外形即便是小型無人機(jī)也能夠裝上,。此外，板卡整體功耗在4W左右,，不會過多增加無人機(jī)的負(fù)擔(dān),。圖像算法工程師的工具利器,。四川國產(chǎn)化圖像標(biāo)注應(yīng)用

傳統(tǒng)的人工標(biāo)注很累人。黑龍江信息化圖像標(biāo)注應(yīng)用

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種目標(biāo)檢測算法,，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來實時檢測和分類對象,。該算法開始被提出是在2016年的論文《YouOnlyLookOnce：統(tǒng)一的實時目標(biāo)檢測》中,。自發(fā)布以來，由于其高準(zhǔn)確性和速度,，YOLO已成為目標(biāo)檢測和分類任務(wù)中很受歡迎的算法之一,。它在各種目標(biāo)檢測基準(zhǔn)測試中實現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初,，YOLO-NAS模型被引入到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8,。黑龍江信息化圖像標(biāo)注應(yīng)用