用BML实现实例分割 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
实例分割是主流的计算机视觉任务，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。其主要应用场景有： 专业检测：应用于专业场景的图像分析，比如在卫星图像中识别建筑、道路、森林，或在医学图像中定位病灶、测量面积等。 智能交通：识别道路信息，包括车道标记、交通标志等。
大数据与AI人工智能：AI的影响与应对措施 千帆社区
AI的目标是让机器能够理解自然语言、进行推理、学习、决策等，从而实现与人类相当的智能。AI可以分为强AI(模拟人类智能)和弱AI(针对特定任务)两类。 AI的发展历程可以分为以下几个阶段： 早期AI(1950年代至1970年代)：这一阶段主要关注逻辑推理、知识表示和搜索算法等基本问题。 强化学习(1980年代至2000年代)：这一阶段主要关注机器学习、神经网络和深度学习等领域。
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[AI行业案例]-冰激淋质检：解决“压盖”难题，让客户投诉归零
边缘破损、底部破损、整体破损 解决方案 哲元科技依托飞桨EasyDL，针对冰淇淋工厂生产过程中产生的缺陷，构建高并发，低时延的实时检测系统，以数字分析和深度学习为基础，提供质检解决方案。
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人工智能 让质检更精准 质检工人拿着强光手电筒靠肉眼检测的画面，被一个个高速摄像头取代，后台利用人工智能模型算法可以对毛丝、绊丝、蛛网丝、油污、夹结丝等缺陷进行准确检测，20公斤丝饼的质检只需要2.5秒，耗时比传统人工检测缩短了70%以上。
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