Actualización del algoritmo | Explore nuevas habilidades, KeyeTech ayuda para ayudar en el viaje de la inteligencia artificial

La innovación tecnológica es el elemento central para el desarrollo de nuevas fuerzas productivas de calidad. Fortaleciendo continuamente la innovación en tecnología de inteligencia artificial y proporcionando una poderosa fuente de energía para la producción de nuevas fuerzas productivas de calidad con mayor contenido tecnológico de materiales laborales, KeyeTech ha cultivado profundamente el campo de la inteligencia artificial de tecnología de detección de defectos de visiones, explorando e investigando continuamente algoritmos y potencia informática. KeyeTech ha desarrollado con éxito su propia unidad de potencia informática de IA, lo que ayuda a que la inspección visual dé grandes pasos hacia la aceleración. En 2024, Keye también logró avances significativos en la investigación de algoritmos para Sistema de inspección de visiones de IA campo.

Anotación automática

En la era del big data, los datos son sin duda un recurso valioso. Sin embargo, cómo anotar cantidades masivas de datos de manera eficiente y precisa se ha convertido en un gran desafío. El método tradicional de anotación manual es ineficiente y tiene una alta tasa de error. La aplicación de la función de anotación automática de Keye es como una lluvia oportuna, que abre una nueva puerta para la anotación de datos.

La anotación automática se basa en técnicas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje profundo, que pueden reconocer automáticamente datos de texto e imágenes. Con solo un simple clic del mouse, los defectos de las muestras se pueden identificar y anotar con precisión. Eficiencia y calidad de anotación significativamente mejoradas.

Modo de entrenamiento positivo

En comparación con los métodos de capacitación tradicionales, KEYE pone más énfasis en la detección precisa de datos y en un estricto control de calidad. Solo seleccionar muestras positivas que cumplan con los requisitos para el entrenamiento evita la interferencia de datos incorrectos e inesperados en el entrenamiento del modelo, mejorando así la precisión y confiabilidad del modelo.

El núcleo del entrenamiento de muestras positivo radica en su capacidad para reconocer con precisión y generar resultados de entrenamiento correctos a través del aprendizaje de buenas muestras, lo que mejora en gran medida la capacidad de reconocimiento y la precisión de la salida de datos para inspección de defectos de apariencia industria.