所有文档

          EasyDL定制AI训练平台

          视觉任务及预置算法简介

          目录

          1. 视觉任务简介
          2. 应用场景
          3. 预置算法介绍

          视觉任务简介

          目前EasyDL专业版视觉任务支持图像分类、物体检测及实例分割三类模型类型。

          图像分类

          识别一张图中是否是某类物体/状态/场景,适用于图片内容单一、需要给整张图片分类的场景。
          image.png

          物体检测

          检测图中每个物体的位置、名称。适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量的场景。
          image.png

          实例分割

          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
          tuxiangfenge.png

          应用场景

          生产环境安全监控

          对生产环境现场做安全性监控,如是否出现挖掘机等危险物品、工人是否佩戴安全帽、是否穿工作服等进行检查,辅助人工判断安全隐患并及时预警,保证生产环境安全运行

          工业质检

          在流水线作业中针对组合型产品可能存在的不合格情况进行列举,并投入示例图片进行训练,从而训练出自动判断合格或不合格的模型,辅助人工判断产品质量

          图像定制分类标签

          将图片进行定制分类标签并进行训练,实现对海量图片自动打标签,实现将图片更好的在前端面向C端用户展示,以及判断用户点击图片内容从而进行相关图片推荐等功能

          专业领域研究

          针对医疗检验场景中,可能存在的正常或异常的结果判断,基于图片关键特征进行标注进行物体检测/图像分类训练,协助医生高效完成结果判断

          图像审核

          根据业务需求,制定图片审核标准,用EasyDL判断是否合规。常用于视频、新闻等内容平台定制内容审核策略,过滤不良信息。或用于线上活动,判断C端用户提交图片的合规性。

          预置算法介绍

          目前视觉任务共预置21种预置算法,选择相应的预置算法迁移学习可以在少量数据实现高精度模型效果。选择建议

          任务类型 算法系列 预置算法
          图像分类 EffcientNet系列 EffcientNetB0_small
          EfficientNetB4
          MobileNet系列 MobileNetV2
          MobileNetV3_large_x1_0
          - NASNet
          Res-系列 ResNet18_vd
          ResNet50
          ResNet101
          ResNeXt101_32x16d_wsl
          Res2Net101_vd_26w_4s
          SE_ResNet18_vd
          SE-ResNeXt50
          SE-ResNeXt101
          Xception系列 Xception71
          物体检测 SSD系列 SSD-MobileNetV1
          YOLOv3系列 YOLOv3-MobileNetV1
          YOLOv3-DarkNet
          YOLOv3-ResNet50vd-DCN
          Faster R-CNN系列 Faster_R-CNN-ResNet50-FPN
          RetinaNet系列 RetinaNet-ResNet50-FPN
          Cascade R-CNN系列 Cascade_RCNN-RestNet50-FPN
          实例分割 Mask_rcnn_r50_vd_fpn_2x
          Cascade_mask_rcnn_r50_fpn_1x
          上一篇
          数据服务
          下一篇
          视觉模型训练