人工智能 为各行各业带来了产业革命,如工业4.0、无人驾驶等领域。但是对于一般中小企业而言,人工智能的开发需要投入大量的时间和金钱,包括长时间反复的深度学习模型训练、人才的培养、大量数据模型的采集标注,这些加起来的成本不可预估,并且很关键的一点是,所有的投入不一定会达到预期的效果。

基于这样的行业痛点,慧视SpeedDP深度学习算法开发平台应运而生。通过提供丰富的算法参数设置接口,来满足不同用户业务场景的定制化需求。

作为针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台, SpeedDP深度学习算法开发平台 提供从 数据标注 、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。此外,针对于研究所等需要数据保密的企业单位,本地化服务器部署,能够让数据敏感的用户也无惧信息安全威胁。

目前慧视SpeedDP主要提供目标检测算法的开发,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。

数据采集

平台支持labelimg数据标注格式,用户采集得到图像数据后使用labelimg工具进行数据标注,然后将图像文件和标注文件按如图2所示指定的形式存放即可直接用于模型训练。

自由项目配置

一般不同的业务场景需求对应不同的数据和算法参数设置,慧视SpeedDP深度学习算法开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。

模型训练

采集数据后,能够批量加载一定数量的数据并进行合并后输入模型,实时显示训练记录,并能以文件的形式保存运行时训练参数。

模型测试

平台还能够选择对特定的目标类别进行测试,包括数据集测试评估、实际应用场景数据验证两个部分。让用户能够更加直观的了解模型训练的效果更清楚后续的迭代优化方向。

模型部署

当训练的模型通过测试评估后即可进入模型部署阶段,慧视SpeedDP深度学习算法开发平台提供从Pytorch模型到rknn模型的可视化转换功能。模型转换功能支持多种RockChip嵌入式硬件平台,如rk3399pro、rv1126、rk3588等。