而百度智能云在合作过程中,则为其提供了最权威的AI与生态能力,双方在硬件、内容、算法、评价体系四大领域深度融合,共同探索出一套AI教育的新模式。
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将高性能硬件与BML脚本调参任务训练出的图像分类/物体检测模型深度适配,可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景,让离线AI落地更轻松。 了解不同方案 方案获取流程如下: Step 1: 在BML脚本调参任务中训练专项适配所选硬件的图像分类/物体检测模型 ,迭代模型至效果满足业务要求。
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满足推理阶段数据敏感性要求、更快的响应速度要求 支持iOS、Android、Linux、Windows四种操作系统,基础接口封装完善,满足灵活的应用侧二次开发 软硬一体方案 高性能硬件与模型深度适配,多种方案可选。可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景,让离线AI落地更轻松。
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该方案深度充分发挥了PaddlePaddle框架的自由度与灵活度,开发了不同的深度学习模型(包括但不限于图像分析、语义分析和机器学习等多种模型)。通过使用AI Studio的GPU 快速建模功能,该方案可实现半小时内自动迭代一版识别模型的功能。
物联网-智慧能源专项计划 智慧城市生态伙伴计划 SaaS伙伴计划 工业互联网伙伴计划 工业智能巡检伙伴计划 工业数据智能伙伴计划 工业智能质检伙伴计划 ARM云伙伴计划 AI中台伙伴计划 飞桨深度学习伙伴计划 SaaS伙伴计划 本计划为SaaS伙伴专项合作计划,依靠百度全栈AI能力为SaaS伙伴进行技术和营销赋能,联合打造创新商业模式;并通过百度资本、品牌、市场资源为SaaS伙伴有效释能。
1、样本收集 现场照片上传,挑选适合训练的图片 图像处理人员对图片进行删选,选出适合学习的图片 数据处理,去雾处理,过曝处理 小样本数据增强 2、标注上传 运用飞桨EasyDL平台进行智能标注 审核标注完的图片并上传至训练服务器 3、模型训练与部署 定时自动训练,并产生模型 模型调参,训练中及时跟进日志调整参数 根据评估报告进行数据调优和模型调优,准确率已能达到94%左右 调优完成,达到预期的效果后进行部署