Datature

Introducción a las herramientas:

DatatureEs una plataforma de IA de visión por computadora de extremo a extremo para empresas y desarrolladores, que cubre todo el ciclo de vida del desarrollo de AI visual. La plataforma está equipada con herramientas de etiquetado de datos asistidas por IA, que pueden completar automáticamente parte del trabajo de etiquetado, reducir la inversión de mano de obra en el etiquetado manual y mejorar la precisión del etiquetado; Entrenamiento de modelo intuitivo e entorno de iteración incorporado, que admite el desarrollo de colaboración en equipo; Al mismo tiempo, admite la implementación de múltiples entornos en el borde y la nube, y el módulo de monitoreo de modelos y gestión de rendimiento de apoyo ayudan a los usuarios a construir rápidamente soluciones de visión por computadora de aterrizaje.

Funciones principales:

• Etiqueta de datos auxiliares AI
• Iteración de entrenamiento del modelo visual
• Despliegue del modelo multiambiente
• Entorno de desarrollo colaborativo
• Gestión de monitoreo de rendimiento de modelos

Escenarios de uso:

1. Implementación del proyecto de IA visual empresarial: desde el preprocesamiento de datos hasta la implementación de modelos, todo el proceso construye aplicaciones de IA visual para fabricación inteligente, monitoreo de seguridad y otras situaciones.
2. Optimización del modelo de visión del desarrollador: entrenamiento eficiente, iteración y validación de modelos de visión por computadora para acelerar el ciclo de puesta en línea del modelo.
3. Procesamiento por lotes de datos visuales: una gran cantidad de etiquetado de datos visuales de imágenes y video se realiza con la ayuda de herramientas de etiquetado de IA para proporcionar conjuntos de datos de alta calidad para el entrenamiento del modelo.

Población aplicable:

Visión por computadora

Ventajas únicas:

1. Servicios de enlace completo: herramientas de etiquetado, capacitación, implementación y monitoreo integrales para mejorar la eficiencia del desarrollo sin cambiar entre plataformas.
2. El etiquetado de IA reduce costos y mejora la eficiencia: el etiquetado inteligente reduce significativamente la carga de trabajo manual, ahorra más del 50% de los costos de mano de obra y mejora la precisión del etiquetado.
3. Despliegue adaptado a múltiples entornos: soporta la implementación de entornos de borde y nube para adaptarse a las necesidades de equipos de hardware de múltiples industrias.
4. Experiencia de desarrollo colaborativo: soporte para que el equipo participe en el trabajo de etiquetado y capacitación, acelera el progreso de la iteración del modelo