隨著大模型時代到來，模型參數(shù)呈指數(shù)級增長，達(dá)到萬億級別。大模型逐漸從支持單一模態(tài)和任務(wù)發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務(wù)。在這種趨勢下，大模型訓(xùn)練所需算力巨大，遠(yuǎn)超單個芯片的處理速度，而多卡分布式訓(xùn)練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率，成為影響國產(chǎn)大模型技術(shù)發(fā)展和實用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓(xùn)練平臺SpeedDP就可以通過大量的數(shù)據(jù)注入，讓AI進(jìn)行不斷的模型訓(xùn)練，不斷地深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明，為目標(biāo)檢測、目標(biāo)識別提供幫助。SpeedDP能夠提升圖像標(biāo)注的效率。黑龍江信息化圖像標(biāo)注應(yīng)用

無人裝備作戰(zhàn)狼群，有“狼”負(fù)責(zé)偵查，有“狼”負(fù)責(zé)打擊，而有的“狼”則負(fù)責(zé)后勤保障，這種無人裝備集群作戰(zhàn)能夠有效輔助特種作戰(zhàn)。“機器狼”的升級之所以能夠滿足多樣化的任務(wù)，得益于其智能化的建設(shè)。就是下面這樣的一個"智慧眼"的加入，使得機器狼能夠自主完成許多任務(wù)。這個智慧眼由光學(xué)系統(tǒng)（彩色圖像）、攝像機、圖像處理、電源系統(tǒng)及機械結(jié)構(gòu)組成，然后在外面加上外殼，形成一個整體。而拆分來看，產(chǎn)品主要就由高清攝像機和高性能的圖像處理板組成。企業(yè)圖像標(biāo)注什么價格SpeedDP支持定制開發(fā)。

圖像識別技術(shù)，是機器視覺的一種現(xiàn)實應(yīng)用。它模擬人眼的觀察能力，利用復(fù)雜的算法，從圖像中提取關(guān)鍵信息。在醫(yī)療領(lǐng)域，它能輔助醫(yī)生進(jìn)行精確診斷；在安防領(lǐng)域，它能實現(xiàn)高效的人臉識別和異常行為檢測；在自動駕駛領(lǐng)域，它能為車輛提供精確的道路信息。圖像識別的應(yīng)用很廣，功能強大，是現(xiàn)代科技的重要成就。慧視光電開發(fā)的圖像處理板在目標(biāo)識別算法的賦能下就能夠?qū)崿F(xiàn)精確的目標(biāo)識別檢測，能夠為使用者提供目標(biāo)跟蹤、定點檢測等領(lǐng)域的便捷服務(wù)。

目標(biāo)識別算法是一種深度學(xué)習(xí)算法，其聰明程度需要我們不斷訓(xùn)練，這就得益于大量的圖像標(biāo)注，通過對車輛行駛環(huán)境的數(shù)據(jù)集的大量標(biāo)注，能夠讓AI更加聰明，標(biāo)注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標(biāo)注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現(xiàn)很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學(xué)習(xí)AI算法訓(xùn)練開發(fā)平臺，他能夠通過現(xiàn)有的算法模型或者自訓(xùn)練一個算法模型，實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動標(biāo)注，以此反復(fù)，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節(jié)約大量的時間。SpeedDP能夠進(jìn)行算法模型的提升。

實現(xiàn)這些功能的技術(shù)中，圖像處理基于AI圖像處理板這一傳感器。板卡具備快速圖像處理識別的硬件能力，植入相應(yīng)的AI算法，無人機就相當(dāng)于裝上了“智慧眼”，而且這個“智慧眼”居于高空，能夠在一個定點，俯瞰大范圍，實時監(jiān)控貨物的存放狀態(tài)。遠(yuǎn)程控制技術(shù)基于網(wǎng)絡(luò)通信，通過和圖像處理板的結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)低延時低帶寬的圖像傳輸處理。在實際落地應(yīng)用中，可以采用成都慧視開發(fā)的高性能圖像處理板，其中RV1126系列的Viztra-LE026圖像處理板，就是無人機的完美搭子。這款圖像處理板具備2.0TOPS的算力，能夠根據(jù)無人機型號進(jìn)行接口定制，整體尺寸在40mm×40mm×10mm左右（核心板+接口板），小巧的外形即便是小型無人機也能夠裝上。此外，板卡整體功耗在4W左右，不會過多增加無人機的負(fù)擔(dān)。圖像算法工程師的工具利器。四川國產(chǎn)化圖像標(biāo)注應(yīng)用

傳統(tǒng)的人工標(biāo)注很累人。黑龍江信息化圖像標(biāo)注應(yīng)用

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種目標(biāo)檢測算法，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《YouOnlyLookOnce：統(tǒng)一的實時目標(biāo)檢測》中。自發(fā)布以來，由于其高準(zhǔn)確性和速度，YOLO已成為目標(biāo)檢測和分類任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標(biāo)檢測基準(zhǔn)測試中實現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。黑龍江信息化圖像標(biāo)注應(yīng)用