�？礎(chǔ)I開放平臺(tái)客戶端官方版是一款功能豐富的AI海康威視開放平臺(tái)的PC端配套工具，海康A(chǔ)I開放平臺(tái)客戶端官方版支持物體檢測(cè)、圖像分類、檢測(cè)分類混合、OCR等應(yīng)用場(chǎng)景，提供數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型校驗(yàn)、模型發(fā)布和導(dǎo)出等功能，結(jié)合EBG AI模型管理組件，可實(shí)現(xiàn)算法模型在AI邊緣設(shè)備的部署與應(yīng)用。

�？礎(chǔ)I開放平臺(tái)客戶端官方版相關(guān)介紹

      下面我將介紹開放平臺(tái)提供的這幾種服務(wù)能力。

      我們知道，現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，但是用戶很難獲取海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。為了幫助行業(yè)用戶突破數(shù)據(jù)鴻溝，AI開放平臺(tái)提供了基于領(lǐng)域模型的遷移學(xué)習(xí)能力。AI開放平臺(tái)訓(xùn)練了大量不同應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域模型，根據(jù)用戶的任務(wù)，開放平臺(tái)會(huì)自動(dòng)選擇的一個(gè)領(lǐng)域模型作為訓(xùn)練基礎(chǔ)，然后在這個(gè)訓(xùn)練基礎(chǔ)上利用場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)。

      這張圖表是對(duì)船只圖像進(jìn)行檢測(cè)的算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果，橫坐標(biāo)是參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量，縱坐標(biāo)是檢測(cè)精度，虛線是遷移學(xué)習(xí)結(jié)果，實(shí)線是全量學(xué)習(xí)結(jié)果。從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看到，遷移學(xué)習(xí)僅用100張左右的訓(xùn)練樣本，算法就能獲得85%的檢測(cè)精度;而從頭開始訓(xùn)練的話要達(dá)到同樣性能則至少需要5000張樣本。基于領(lǐng)域模型的遷移學(xué)習(xí)使用戶能夠用極少量的數(shù)據(jù)得到一個(gè)可用算法，極大的降低了用戶在數(shù)據(jù)上門檻。

      為了幫助用戶進(jìn)一步突破數(shù)據(jù)瓶頸，平臺(tái)還開發(fā)了虛擬數(shù)據(jù)引擎，它利用三維建模、光線追蹤、對(duì)抗學(xué)習(xí)等技術(shù)生成虛擬數(shù)據(jù)來(lái)豐富訓(xùn)練樣本。第一個(gè)視頻展示了虛擬生成的不同擺放位置和角度的貨架商品樣本;第二個(gè)視頻展示了通過(guò)模擬光斑，字符疊加效果，虛擬生成的制造工件樣本;第三個(gè)視頻展示了通過(guò)三維建模，虛擬生成的室內(nèi)場(chǎng)景。

      虛擬數(shù)據(jù)引擎可以幫助用戶豐富訓(xùn)練樣本，大大降低了用戶的數(shù)據(jù)成本。

      除了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備之外，深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)也是一件艱難的工作，它包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和超參數(shù)的調(diào)整，一般都需要資深的算法工程師參與。為了幫助算法設(shè)計(jì)能力不足的用戶，我們開發(fā)了模型架構(gòu)搜索算法，該算法用龐大的計(jì)算能力自動(dòng)尋找神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的最優(yōu)解。由用戶提交任務(wù)并設(shè)定約束條件，例如算法所消耗的計(jì)算資源和內(nèi)存資源，由檢索引擎自動(dòng)完成算法設(shè)計(jì)工作。AI開放平臺(tái)投入了大規(guī)模并行訓(xùn)練系統(tǒng)用以支持模型架構(gòu)搜索服務(wù)上線。

      在完成模型訓(xùn)練后，算法在產(chǎn)品端的移植工作也需要投入大量研發(fā)工作。為了提升從算法到產(chǎn)品的研發(fā)效率，開放平臺(tái)開發(fā)了AI編譯器，AI編譯器利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖優(yōu)化、匯編優(yōu)化、指令編譯優(yōu)化等技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)了算法在各類芯片平臺(tái)上的自動(dòng)優(yōu)化及部署。由上圖可以看到通過(guò)AI編譯器自動(dòng)優(yōu)化的算法，其執(zhí)行效率大幅度優(yōu)于通用的優(yōu)化方法。AI編譯器現(xiàn)在已經(jīng)支持多種云端及邊緣端的計(jì)算平臺(tái)，使得人工智能算法在�？登昂蠖水a(chǎn)品的移植變得非常便捷。

      AI開放平臺(tái)開放了大量�？狄延械闹悄軕�(yīng)用能力供行業(yè)用戶調(diào)用，包括各種視頻感知及跨媒體感知的能力。我們開放的視頻感知能力包括各種目標(biāo)的屬性識(shí)別能力，以及對(duì)多種物品和行為的精準(zhǔn)感知能力;平臺(tái)還提供文字識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別能力。平臺(tái)還提供多種跨媒體信息的融合感知能力。AI開放平臺(tái)通過(guò)螢石云上線我們的智能應(yīng)用服務(wù)。

      人工智能技術(shù)在我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)中大規(guī)模落地，需要人數(shù)眾多的AI從業(yè)者進(jìn)行持續(xù)的大眾創(chuàng)新和群智涌現(xiàn)。但是現(xiàn)在AI從業(yè)者面臨的一個(gè)難題是往往缺少合適的產(chǎn)品來(lái)承載他們的算法，為此我們開放了前后端全系列的人工智能硬件產(chǎn)品，以幫助AI從業(yè)者，實(shí)現(xiàn)他們自己的AI功能及方案。