飞升AI平台
通过飞升AI平台的基本流程和功能定制高精度AI模型
上传样本
数据集创建，支持文件夹结构，可以根据需求创建训练集、测试集、验证集等。创建方式包括继承已有版本和创建全新版本两种方式。一个数据集最多可以创建100个数据集版本。数据集版本创建成功后，进行数据导入，分为本地图片导入（带标注、不带标注）和ftp导入两种模式。可以批量上传，图片文件格式支持bmp, png, jpg, jpeg。
数据标注
数据处理包括分类和标注，图像分类支持单标签、多标签。图像标注方式包括点、矩形、折线、多边形、线段和圆形等多种标注方式，支持各种类型的标注任务。还支持预先创建多个点的标注模板、吸管和格式刷工具，进一步提高标注效率。
训练和评估
选择算法类型，用上传的数据一键训练模型，模型训练完成后，可在线校验模型效果。支持选择多种算法，满足不同场景对性能、效果的不同需求；还有导入自有算法、小目标检测等精度优化功能。以飞升独有的预训练模型为基础，小量级数据进行训练也可获得出色性能的高精度模型。
部署
训练完成后，可将模型部署在公有云服务器、私有服务器，封装成可离线运行的设备端SDK，或直接购买软硬一体方案，灵活适配各种使用场景及运行环境，也可直接发布为端云协同部署包，下发至边缘设备进行应用。
飞升AI平台演示视频

解决方案

提供全面的AI数据解决方案，帮助企业开发适合自己的AI模型。
  • 物体检测
    自动对物体的位置、大小和类别进行分类和计数，并通过深度学习创建标签信息。对目标物体进行定位及位姿识别，确定各类物体的数量、位置、大小及姿态特征等信息。例如对无序摆放的零件进行姿态识别抓取，计算抓取点，实现上下料、分拣及装配等工序。通过人工标注，和AI深度学习相结合的训练验证过程，可以节省生产时间、成本和质量。
    功能特点

    线上快速验证检测效果

    支持同时检测多个目标

    像素级精准识别

    人工标注结合深度学习解决线上环境影响

    应用范围

    目标检测

    定位抓取

    堆叠识别

    位置纠偏

    判断有无

    数量计数

  • 像素分割
    基于深度学习实现对标记特征缺陷的精确识别检测。上传图像进行缺陷特征标注，利用深度学习技术训练模型，实现对标记特征缺陷的定向识别检测。例如检测图像中的裂纹、斑点、划痕、脏污、色差、残缺等缺陷。
    功能特点

    线上快速验证检测效果

    支持同时检测多种缺陷

    像素级检测及自定义阈值

    多场景通用算法库可供使用

    应用范围

    裂纹检测

    斑点检测

    划痕检测

    脏污检测

    色差检测

    残缺检测

  • 关键点
    关键点检测，包括人脸关键点、人体关键点、特定类别物体关键点等，是很多其他算法的前置任务，如人脸表情识别、人体动作识别等。使用深度学习和视图可见性属性在所需位置自动创建关键点，为 3D 姿态提供 2D 数据集，以识别实例的方向、位置、运动等。
    功能特点

    线上快速验证检测效果

    支持同时检测多个目标

    各个角度的关键点定位

    适应遮挡截断等情况

    应用范围

    工业质检

    体育健身

    娱乐活动

    安防监控

  • 分类
    使用深度学习自动将大量图像数据集根据需要进行区分。支持对比验证标注员和AI算法识别的相似度，通过验证，可以简单快速地保证分类质量准确率。
    功能特点

    精确度高

    识别速度快

    稳定性高

    信息留存全面可追溯

    应用范围

    物体分拣

    零件缺陷分类

    产品分发及数量统计

    产品型号及设备程序管理自动化

  • 数据标注
    企业级AI数据标注平台，行业领先的人机协同 AI 数据标注平台，采标一体，助力客户构建人工智能产品，强大的标注工具集可满足复杂的标注需求，点、矩形、折线、多边形、线段和圆形等标注工具。功能丰富、可灵活配置，支持通过现有模型智能标注，进一步提高标注效率。
    功能特点

    操作简单

    功能丰富

    通过现有模型智能标注

    自定义工作流，多轮质检控制数据质量

  • 数据采集
    收集研究所需的各种数据，满足大规模数据采集的业务需求和定制化数据采集需求。根据客户的数据采集场景要求提供各类原始数据，可从全球人群中收集图像数据，快速响应多类型数据样本采集任务。根据客户的用例和目标市场的数据用以训练合适模型。
    功能特点

    范围广

    规模大

    定制化

    响应迅速

应用案例
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