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最简单的计算机视觉

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/Windows
Nvidia-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

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