Обновление алгоритма | Изучите новые навыки, помощь KeyeTech поможет в путешествии по искусственному интеллекту

Технологические инновации являются ключевым элементом развития производительных сил нового качества. Постоянно укрепляя инновации в технологиях искусственного интеллекта и обеспечивая мощный источник энергии для производства новых качественных производительных сил с более высоким технологическим содержанием трудовых материалов, KeyeTech глубоко развивает область искусственного интеллекта. Visions технология обнаружения дефектов, постоянно изучая и исследуя алгоритмы и вычислительную мощность. Компания KeyeTech успешно разработала собственный вычислительный блок искусственного интеллекта, помогающий визуальному контролю добиться значительного прогресса в ускорении процесса. В 2024 году Кей также совершил значительный прорыв в исследовании алгоритмов для Система проверки видений AI поле.

Автоматическая аннотация

В эпоху больших данных данные, несомненно, являются ценным ресурсом. Однако как эффективно и точно аннотировать огромные объемы данных, стало огромной проблемой. Традиционный метод ручного аннотирования неэффективен и имеет высокий уровень ошибок. Применение функции автоматического аннотирования Keye похоже на своевременный дождь, открывающий новые возможности для аннотирования данных.

Автоматическое аннотирование основано на методах глубокого обучения и обработки естественного языка, которые могут автоматически распознавать текстовые и графические данные. Всего лишь одним щелчком мыши можно точно идентифицировать и аннотировать дефекты образца. Значительно улучшена эффективность и качество аннотаций.

Позитивный режим обучения

По сравнению с традиционными методами обучения, KEYE уделяет больше внимания точной проверке данных и строгому контролю качества. Выбор только положительных образцов, соответствующих требованиям для обучения, позволяет избежать вмешательства неверных и неожиданных данных при обучении модели, тем самым повышая точность и надежность модели.

Суть успешного обучения выборке заключается в его способности точно распознавать и выдавать правильные результаты обучения посредством обучения на хороших выборках, что значительно улучшает способность распознавания и точность вывода данных для осмотр дефектов внешнего вида промышленность.