菲特AI机器视觉免费开放平台是为企业及非专业算法人员提供的零代码、一站式的深度学习工作站。平台提供多种场景和模型算法,满足不同AI应用场景的需求,支持从项目管理、数据管理、数据标注、模型管理、模型训练、模型测试、模型下发、智能硬件设备管理的AI图像全流程功能。平台致力于降低AI技术应用门槛,帮助企业通过应用人工智能技术实现降本增效。
一、功能介绍
(1)OCR识别: OCR识别技术用于自动提取和识别图像上的文字信息,实现自动化、数字化的文档处理。
(2)像素分割:实现对图像的精细像素级别分割和标注,用于图像理解、物体识别和场景分析等。
(3)目标检测:旨在从图像或视频中定位和分类出目标物体的边界框,并识别其所属类别。
二、产品应用
(1)表面缺陷检测
适用于各种产品的表面缺陷或瑕疵进行检出,降低质检成本,提高检测效率及质量。
传动设备螺纹内毛刺检测
(2)像素分割
像素级图像分割,用于图像理解、物体识别和场景分析。
包装箱检测
(3)OCR字符识别
在复杂环境下实现高精度的字符识别,识别速度快,准确率高,支持训练自身数据集。
车辆VIN码识别
三、产品优势
(1)提供智能化标注服务,支持结果验证和人工修正的功能,允许用户对自动标注结果进行快速检查和修正,提高标注速度的同时,确保标注的质量。
(2)提供数据管理功能,可轻松地导入COCO格式的三方数据。在数据管理中,用户可以为同一数据集添加不同的文件夹,可方便自由地选择数据集中的部分数据作为训练集,以更灵活地组织和管理数据。每当用户对数据集进行更改或更新时,平台会创建一个新的版本,并记录相关的修改和注释,以便用户追踪和查看数据集的演变历程。轻松应对各类场景中的数据漂移,精准训练AI模型。
(3)智能化图像筛选,按照标签类别对图像当中的标注结果进行筛选,可轻松筛查错标数据,快速完成数据集清洗,极大提升数据处理效率。
(4)提供数据统计分析功能,以帮助用户在训练任务开始前对整个数据集进行详细分析。包括标签数量分析、类别占比分析、标注尺寸分布等多维度的统计分析,轻松了解数据的特征和分布情况,有效地优化数据集,提高模型训练的准确性和鲁棒性。
(5)实时监控和评估模型的训练进展和性能。可查看当前版本模型的准确率、训练耗时、迭代步数、训练集loss曲线和测试集PR曲线,混淆矩阵等,以直观地了解模型的训练效果和收敛情况。
此外,平台还提供了查看模型验证结果的功能,通过将推理结果与标注标签可视化,用户可以直观地评估模型的性能和效果,从而进行进一步的优化和调整。
(6)关键资产的版本管理,平台支持用户对数据集、模型等重要的AI生产资料及产出进行全生命周期管理。支持对各种模型的训练版本进行迭代优化,实现模型迭代优化闭环,有效管理和跟踪不同模型的版本。
(7)提供基础参数以及高阶参数,轻松满足不同场景对模型精度的要求,既适合初学者,也可为高级算法工程师提供更大的舞台,帮助训练更精准的AI模型。
(8) 平台支持在线检测,查看模型推理化结果。
(9)平台支持用户将训练好的模型直接发布到在线环境,实现实时推理和预测。
(10)智能相机和算力盒子可以与图像算法平台进行集成,实现图像数据的传输、处理和分析,以及接收算法平台的反馈结果,从而实现更强大、智能化的图像处理的端云一体应用功能。
(11)项目管理功能:允许在AI图像算法平台中创建和管理不同的项目,每个项目可以关联自己的数据集,并且提供了添加项目的功能。可以轻松地组织和管理不同的任务和数据集,使其在平台上进行更加灵活和高效的项目中的模型和版本。
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