OPT（奧普特）DeepVision3，集成了視覺基礎(chǔ)大模型，提升模型魯棒性的同時，極大縮短了訓(xùn)練驗證到部署的周期，標(biāo)注交互、各類功能任務(wù)操作更便捷，解決了深度學(xué)習(xí)在工業(yè)生產(chǎn)落地的痛點。
高效
AI模型訓(xùn)練更快、更輕量化
如何降低數(shù)據(jù)依賴、人工成本、應(yīng)用門檻，縮短總周期，一直是阻礙深度學(xué)習(xí)廣泛落地的首要難題。
為攻克這些挑戰(zhàn)， DeepVision3通過持續(xù)優(yōu)化底層邏輯算法，通過在增量學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)、模型輕量化等方面實現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新，大幅降低數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練及遷移等各個環(huán)節(jié)的時間成本。
面對少缺陷樣本的視覺方案，DeepVision3通過利用數(shù)據(jù)增廣、算法增強(qiáng)等小樣本策略，減少90%的數(shù)據(jù)量，從過去的幾百張，突破至十幾張，甚至幾張即可完成AI模型訓(xùn)練。基于深度圖像生成網(wǎng)絡(luò)生成大量高質(zhì)量訓(xùn)練圖像，且生成速度提升3倍以上。
圖像生成模型
在模型性能幾乎不變的前提下，對于4K規(guī)模的數(shù)據(jù)30min即可完成模型訓(xùn)練；而為更契合工業(yè)場景應(yīng)用需求，DeepVision3 僅需幾分鐘便可實現(xiàn)新增需求的增量訓(xùn)練。
除此，DeepVision3通過模型輕量化的策略，不僅降低算力要求和減少推理時間，更重要的是讓模型檢測精度更高。
深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練示意
使用CPU的情況下，約60ms即可完成2000萬像素的關(guān)鍵目標(biāo)物檢測。相較于常規(guī)算法，檢測和分類任務(wù)的推理速度提升20倍以上。
柔性
集成視覺基礎(chǔ)大模型，契合工廠模式
在使軟件更高效的同時，OPT還利用遷移學(xué)習(xí)、領(lǐng)域自適應(yīng)等技術(shù)，確保訓(xùn)練后的模型更具柔性，集泛化性、通用性、靈活性于一體。
面對相近工藝相同的質(zhì)檢，DeepVision3基于一鍵遷移技術(shù)，或通過自適應(yīng)微調(diào)的方式，能實現(xiàn)一鍵換型，訓(xùn)練周期可縮短至數(shù)小時，解決了因缺陷形態(tài)差異大和產(chǎn)品換型號頻繁等而引起的模型泛化性差的問題。
一鍵遷移技術(shù)示意
針對3C、鋰電池行業(yè)，OPT還開發(fā)了通用檢測模型，關(guān)鍵工序缺陷檢測能做到軟件開箱即可使用；同時即將推出知新大模型，以全新的檢測方式實現(xiàn)對關(guān)鍵物體定位、檢測，無需模型訓(xùn)練，進(jìn)一步加速AI檢測在更多行業(yè)的廣泛落地。
不僅于此，DeepVision3還支持圖片全局管理、多人協(xié)作、多工序分析、多機(jī)臺協(xié)作等功能，高度契合現(xiàn)有的工廠生成模式需求。
易用
AI功能豐富，一鍵部署
DeepVision3囊括了語義分割、字符識別、目標(biāo)檢測、圖像分類等多種任務(wù)類型，無需編程，高度易用，極大降低了軟件的學(xué)習(xí)成本。
DeepVision3配備多項智能輔助標(biāo)注工具。對于字符識別任務(wù)，DeepVision3內(nèi)置通用OCR和集中檢查功能實現(xiàn)字符的半自動化標(biāo)注，可對任意方向的字符或多行帶角度文本進(jìn)行識別，用戶只需要核對結(jié)果。
字符識別示意
同時，對于最為耗時的語義分割標(biāo)注任務(wù)，集成有語義分割A(yù)I工具、深度學(xué)習(xí)自動標(biāo)注、傳統(tǒng)算法自動標(biāo)注、輪廓提取等。其中語義分割A(yù)I工具，只需要點擊鼠標(biāo)或拉一個框，即能根據(jù)用戶興趣點、目標(biāo)框和掩碼信息，自動生成高精度、準(zhǔn)確的像素級物體標(biāo)注。
語義分割示意
此外，DeepVision3還支持多標(biāo)簽復(fù)用、標(biāo)注質(zhì)量把控等功能。在模型訓(xùn)練過程中，提供超參設(shè)置提示、過程可視化、評估結(jié)果溯源等工具；而且還能一鍵部署到Smart3軟件。