感知算法训练平台

算法训练平台

算法训练平台

概述

算法训练平台是针对各业务的场景化视觉感知需求，通过友好的可视化操作和管理界面，实现零门槛算法训练服务，包括数据准备、标注、清洗、诊断到模型训练、模型校验和模型发布全流程一站式能力。

数据服务		模型校验
提供图像预处理技术，诊断数据质量，清洗质量较低的数据，增强数据视觉效果；提供数据标注服务，对图片或视频数据进行标注。		导入用于校验的图片素材对训练生成的模型进行初步校验，校验完成后可进行模型发布。

模型训练		模型迭代
创建训练任务，将标注完成的图片导入训练任务，进行自动化模型训练。		通过素材回流，结合已有的样本，对模型迭代训练，并生成新的算法版本。

	智能标注
	智能标注：选择一个已训练的相同任务模型，可对全量数据自动标注，仅需通过结果调整与确认完成标注，减少标定时间。数据诊断：系统主动分析数据集中图像与目标，提供智能化诊断与优化建议，帮助用户改进数据质量。

	多种模型可选
	物体检测模型、图像单标签分类模型、图像多标签分类模型、图像多属性分类、结构化图像文字识别、混合模型、图像比对模型、检索比对模型、图像实例分割模型、图像语义分割模型、视频事件分析模型、视频分类模型。

	云边端全栈部署
	【云边融合】整合边缘端和云边融合的部署优势，实时性要求高的数据在边缘端现场解析，同时重点场景数据回流云端解析和二次分析过滤，可以降低误报率，满足用户对识别对象的高检出率和低误报率的双重要求，并提供持续的视频分析能力。适用场景：适用于要求低延时、高实时、经济性等特点的用户场景。
	迭代升级
	【素材闭环回流】打破素材与算法屏障，使得素材能够持续输出供模型训练；模型能够有效迭代优化，并快速部署到用户侧。支持上下级算法素材回流，支持算法素材从下级同步到上级，实现算法素材回流。