近年來，人們越來越認識到深入理解機器學習數據的必要性。不過，鑒于檢測大型數據集往往需要耗費大量人力物力，它在計算機視覺領域的廣泛應用，尚有待進一步開發。通常，在物體檢測中，通過定義邊界框，來定位圖像中的物體，不僅可以識別物體，還能夠了解物體的上下文、大小、以及與場景中其他元素的關系。同時，針對類的分布、物體大小的多樣性、以及類出現的常見環境進行了解，也有助于在評估和調試中發現訓練模型中的錯誤模式，從而更有針對性地選擇額外的訓練數據。一站式AI訓練平臺SpeedDP。重慶比較好的圖像標注功能

基于以上強烈的市場需求，成都慧視光電技術有限公司推出了SpeedDP深度學習算法開發平臺，該平臺是一款專門針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。SpeedDP深度學習算法開發平臺提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。此外，慧視光電SpeedDP深度學習算法開發平臺支持本地化服務器部署，數據敏感或對數據有保密需求的用戶再也無需擔心數據信息泄露的問題。目前慧視光電SpeedDP深度學習算法開發平臺主要提供目標檢測算法的開發功能，不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。浙江國產化圖像標注應用去哪找圖像標注工具？

IDEA研究院團隊推出了GroundingDINO?1.5，它能夠實現端側實時識別。在圖像和文本的語義理解上表現出色，能夠快速、準確地根據語言提示檢測和識別圖像中的目標對象。作為當前性能比較好的開集檢測模型，GroundingDINO?1.5Pro可以幫助構建海量的具有物體級別語義信息的多模態數據，從而有效地助力多模態大模型的訓練。它可以將長文本描述中的短語與圖像中的具體對象或場景精確匹配，以增強AI對視覺內容和文本之間關系的理解。目前，成都慧視利用AI圖像處理板和YOLO算法來實現對物體的實時監測，其中，開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588，擁有四大四小八核處理器，算力水平能夠達到6.0TOPS，在我司定制多種視頻接口后，可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。

無人機夜間工作時需要依靠紅外機芯進行高清成像，而想要具備AI檢測識別的能力則可以通過植入圖像處理板。成都慧視可以根據需求提供整套的建設方案，實現快速集成開發。慧視Viztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機芯的組合方案，兩款產品均使用小巧設計，整體組合重量在30g左右，并且都采用小功耗設計，用在無人機領域不會過多增加負擔。在算法的賦能下，能夠實現穩定的目標檢測識別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右，采用了瑞芯微全國產化芯片RV1126，能夠輸出2.0TOPS的算力，功耗不高于4W。能夠以30Hz幀率跟蹤像素2*2的目標，能夠識別像素為12*12的目標，且識別率高于85%。而MiNO?17紅外機芯重量在20g左右（凈重5g（不含鏡頭）），像素分辨率為640*512，采用9/13/25mm三種定焦設計，支持18中偽彩選擇，功耗小于0.75W。SpeedDP能夠快速處理海量的圖像數據集。

YOLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同樣，在算法設計上也注重目標區域的檢測以及特征的分類，這里目標區域的檢測采用的是和圖像區域分類定位的方式實現的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當然解決的問題也越來越細化，比如候選區精度、比如小尺度檢測等?；旧蟉oloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現實應用。2023年1月，目標檢測經典模型YOLO系列再添一個新成員YOLOv8，這是Ultralytics公司繼YOLOv5之后的又一次重大更新。YOLOv8一經發布就受到了業界的廣關注，成為了這幾天業界的流量擔當。節約大量圖像標注時間的辦法！浙江自主可控圖像標注應用

SpeedDP能夠進行算法模型的提升。重慶比較好的圖像標注功能

SpeedDP是成都慧視光電技術有限公司打造的深度學習算法開發平臺，可運行于Windows或Linux操作系統，可完成自動標注、AI算法（目前支持目標檢測）開發（項目配置、訓練、評估、測試）、模型部署等相關功能，充分保證數據安全的基礎上，幫助客戶減少人力、物力消耗，節省開發時間。目前支持的主要任務功能包括圖像分類、目標檢測、多目標跟蹤，主要的部署平臺是RockChip嵌入式硬件平臺包括rk3399pro、rk3588等。對于一些有圖像標注的企業單位，SpeedDP能夠幫助進行快速的圖像標注，提升效率。重慶比較好的圖像標注功能