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耐能團隊上線新款A(yù)I模型體驗工具

科技綠洲 ? 來源:Kneron耐能 ? 作者:Kneron耐能 ? 2022-05-31 10:34 ? 次閱讀

近期,耐能團隊上線了一款新的AI模型體驗工具「Showroom」。

作為一棧式邊緣終端AI方案提供商,耐能除了自研邊緣AI 芯片,同時專注輕量級AI模型的開發(fā)。

「Showroom」不僅展示了耐能支持的多種AI算法,同時結(jié)合場景可以讓廣大用戶對耐能算法方案得到一個快速的體驗反饋。

基于模型體驗讓用戶了解耐能算法性能,以便明確在耐能的哪一個平臺運行更加契合。

近年來,已經(jīng)有越來越多的用戶選擇耐能的AI算法方案,「Showroom」作為一款web端實時演示工具,內(nèi)置了耐能支持的AI算法。

大部分模型可被導(dǎo)入商用,無需注冊登錄,只需要提前準備好需識別的素材(圖片/視頻),即可體驗demo,同時也支持設(shè)備端本地攝像頭直接拍攝。

目前,在「Showroom」里,我們將所有算法模型按系列分成6類,分別如下:

Object Detection(對象檢測

Face Recognition(人臉識別)

License Plate Related(車輛相關(guān))

Regression(回歸模型)

Liveness(活體檢測)

Classification(分類檢測)

用戶可以在這6個系列里選取對應(yīng)相關(guān)的AI算法模型進行體驗。

已上線的在線AI算法體驗?zāi)P秃嫌嬕堰_39項,經(jīng)訓(xùn)練及優(yōu)化后大部分已廣泛應(yīng)用于市場,包含AIoT,智能安防,智能駕駛領(lǐng)域。

操作上也極為便捷,簡單以O(shè)bject Detection 4class 模型為例,該模型可以對室內(nèi)場景的內(nèi)容物體進行分類識別(人、瓶子、盆栽、椅子),只需將提前準備好的場景照片或視頻進行導(dǎo)入,即可輸出模型預(yù)測的結(jié)果。

關(guān)于精度及平臺的數(shù)值結(jié)果,分為兩種:

一是算法的結(jié)果, 是基于GPU平臺所得出的值,可以用來對照量化后的結(jié)果。

一是適用的硬件平臺的執(zhí)行結(jié)果,展示了耐能在經(jīng)過邊緣運算后的壓縮結(jié)果,模型精度損失小于0.1%

而識別的物體類別也是可替換的,客戶可以從耐能的Model zoo下載預(yù)訓(xùn)練模型并導(dǎo)入需要的場景照片,客戶即可自行或是委由耐能團隊進行模型優(yōu)化,以便達到最優(yōu)值。

目前所上線的算法模型,仍有少部分暫未優(yōu)化為商用級別,「Showroom」平臺僅做demo供用戶體驗,以下為部分未優(yōu)化的體驗效果展示。

需注意的是,在進行體驗的時候,請參照輸入信息里的規(guī)格格式,以便達到最優(yōu)體驗。

人工智能道阻且長,但只要堅持對產(chǎn)品設(shè)計的執(zhí)著,將科技基因融入創(chuàng)新產(chǎn)品,以客戶為中心,未來一定可期。

而這,也是耐能正在做,未來也會一直做的事情。

審核編輯:彭靜
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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