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“见微”工业视觉智能孵化器-视觉AI平台与生态论坛(21页).pdf

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“见微”工业视觉智能孵化器-视觉AI平台与生态论坛(21页).pdf

1、“见微”工业视觉智能孵化器汪彪高级算法专家达摩院工业视觉智能团队负责人引子:技术进化的故事弓弩枪普通人成为战士的门槛逐渐降低“见微”技术进化Roadmap1.02.x3.x普通工程师成为专业工业视觉AI应用开发专家的门槛逐渐降低独立训练版独立训练版多模型组合独立训练版集成组合版行业定制版运行部署环境多行业基础模型工业视觉:全链路无人化的重要一环光伏冶金化工汽车纺织食品煤矿电子用机器取代人眼、形成智能化视觉能力工业视觉的长尾、定制化之殇标准化的设备生产定制组件选择工程定制原料选择工艺开发过程干预差异化的产品可能有一样的设备很少有一样的产品绝没有一样的图像基于深度学习的工业视觉AI三大挑战AI模型

2、训练数据挑战AI模型部署数据挑战行业多场景散数据各异数据清洗与数据标注成本高类别多样分布高度不均汽车纺织食品电子光伏冶金煤矿化工10%24%66%瑕疵一瑕疵二瑕疵三AI模型训练人才门槛高算法调优难训练成本高*数据来自BAT人工智能领域人才发展报告,第三方机构观点/数据,仅供参考,不代表本公司观点/研究数据AI模型部署运行环境配置多样成本敏感运行中模型迭代需求频以变应变:低代码实现工业视觉智能开发者AI能力提供商1.选择场景模型2.数据导入3.标注4.AI模型训练5.模型测试及迭代6.部署 API服务 私有化SDK 边缘端定制 在线调优及迭代 可视化界面、低代码 行业预训练模型 困难样本挖掘 自

3、动样本均衡 敏捷模型 8种标注模式 全量预标注 样本筛选 智能辅助标注 自动迭代标注 批量上传 数据集管理 数据清洗 训练、评测集划分 通用检测 通用分割 通用分类 光伏电池 PCB 安全帽、安全服 烟火 废钢 人脸人体 可视化结果 统计图表 测试报告 多模型组合开发者开发者“见微”工业视觉智能产品面向工业视觉智能应用开发者的低代码、全流程生产平台“见微”平台主要特点简单(业务化而非技术化)、便捷(操作智能节省时间和资源)、进化(在使用中沉淀能力)数据接入与管理服务图片视频数据分析整理标注质量评估垂直场景预标注自动迭代标注智能辅助标注样本分析标注分析小样本、快速标注、训练测试一体化IVI Tr

4、ain模型训练框架&IVI Model Zoo训练参数训练评估参数调优模型筛选与匹配迁移学习模型组合与调度标准化单一能力模型集通用检测模型通用质检模型垂直场景预训练模型集IVI Deploy 模型部署框架公共云API设备端SDK线下部署标准化部署工具集标准化部署框架六步走:使用”见微”开发工业视觉智能应用“见微”三大核心技术半监督学习同等精度模型所需样本更少智能标注降低数据标注成本小样本学习它山之石可以攻玉智能标注”见微”全面助力工业视觉AI开发效率提升联合视觉龙:基于“见微”的行业应用架构案例!#$%&()%*&+%,-./%()%!#!$%&()*+,-./0,*+1234,5678,&9

5、:;?ABCDE1F=?GHIJKL-.CDMDNMOP见微视觉边缘服务(龙睿)铝扁管AI质检实际效果!#$%&()*+,-.-/!CDQCDRABCSTUVW6XYZ_abcddefadgMhijklm1nCDofapqrsW6taupvwUVXYxyZobzz|()!:CDUVqUVXYqvtbzz)6v社会AI人才体系AI生产(服务)平台行业生态联盟AI 处于发展初期,人才稀缺。AI 需要深入IT开发者、系统工程师、产业工程师才能实现平台期突破,需要社会化的教育体系AI开发框架、数据处理、验证分析、部署检测,完备的AI栈,通用AI技术平台,垂直行业技术平台各行业信息化、自动化深耕公司,基本都是10年左右活下来的优质企业行业KnowHow个性化强,壁垒高场景碎片化未来:人才+平台+生态THANKS

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