近期,耐能團(tuán)隊(duì)上線了一款新的AI模型體驗(yàn)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(shí)專注輕量級(jí)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(shí)結(jié)合場景可以讓廣大用戶對(duì)耐能算法方案得到一個(gè)快速的體驗(yàn)反饋。
基于模型體驗(yàn)讓用戶了解耐能算法性能,以便明確在耐能的哪一個(gè)平臺(tái)運(yùn)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(shí)時(shí)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(cè)登錄,只需要提前準(zhǔn)備好需識(shí)別的素材(圖片/視頻),即可體驗(yàn)demo,同時(shí)也支持設(shè)備端本地?cái)z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:
Face Recognition(人臉識(shí)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(gè)系列里選取對(duì)應(yīng)相關(guān)的AI算法模型進(jìn)行體驗(yàn)。
已上線的在線AI算法體驗(yàn)?zāi)P秃嫌?jì)已達(dá)39項(xiàng),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(duì)室內(nèi)場景的內(nèi)容物體進(jìn)行分類識(shí)別(人、瓶子、盆栽、椅子),只需將提前準(zhǔn)備好的場景照片或視頻進(jìn)行導(dǎo)入,即可輸出模型預(yù)測的結(jié)果。
(△輸入前后結(jié)果對(duì)比)
關(guān)于精度及平臺(tái)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(tái)所得出的值,可以用來對(duì)照量化后的結(jié)果。
一是適用的硬件平臺(tái)的執(zhí)行結(jié)果,展示了耐能在經(jīng)過邊緣運(yùn)算后的壓縮結(jié)果,模型精度損失小于0.1%
而識(shí)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(tuán)隊(duì)進(jìn)行模型優(yōu)化,以便達(dá)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(jí)別,「Showroom」平臺(tái)僅做demo供用戶體驗(yàn),以下為部分未優(yōu)化的體驗(yàn)效果展示。
(△人體關(guān)鍵點(diǎn)定位體驗(yàn))
(△人臉質(zhì)量體驗(yàn))
需注意的是,在進(jìn)行體驗(yàn)的時(shí)候,請(qǐng)參照輸入信息里的規(guī)格格式,以便達(dá)到最優(yōu)體驗(yàn)。
人工智能道阻且長,但只要堅(jiān)持對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)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(huì)一直做的事情。
原文標(biāo)題:耐能AI模型工具上線,為核心場景提供體驗(yàn)支撐
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