產(chǎn)品簡介：

NeuroVision*降低了使用深度學習算法做項目時的人員配置和效率，NeuroVision開發(fā)版通過云端來實現(xiàn)對項目建模、標注等開發(fā)工作，*降低了開發(fā)人員對前期硬件環(huán)境的成本，實現(xiàn)了讓產(chǎn)線上的檢測工人也能使用的開發(fā)工具軟件，打破了傳統(tǒng)AI開發(fā)軟件對硬件配置的要求局限性。

產(chǎn)品模塊：

項目

在平臺上，人工智能應(yīng)用以項目的形式實現(xiàn)。目前支持場景分類、目標定位、像素分割3種類型的應(yīng)用。根據(jù)自己的需求創(chuàng)建相應(yīng)類型的項目，然后上傳和標注訓練樣本集，即可快速實現(xiàn)模型的訓練與測試，并下載到本地部署。

數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集用于人工智能算法的訓練。用戶可以上傳自己的數(shù)據(jù)集到平臺，在平臺上對數(shù)據(jù)集進行標注，然后訓練模型。目前支持圖像分類，場景分類、目標定位、像素分割3種類型的數(shù)據(jù)集，用于對應(yīng)的項目，后面會推出OCR（字符識別）的數(shù)據(jù)集。

三大應(yīng)用：

場景分類：識別一張圖像的類型。例如是  0-9這10個數(shù)字中的哪個數(shù)字， 或者是哪種類型的動物。每張圖像只包含一個物體或者一種場景。

目標定位：找出圖像中所有感興趣的物體 ，確定各類物體的數(shù)量、位置 以及大小。例如找出一張圖像中所有的貓，確定這些貓的位 置和大小。

像素分割：劃分出一張圖像中各類物體的邊 緣輪廓。例如將圖像中人體的區(qū) 域、車輛的區(qū)域劃分出來。

產(chǎn)品優(yōu)勢：

1. 深度學習+云平臺

2. 通用性強

3. 識別準確率高

4. 操作門檻低

5. 免費更新

6. 更新速度快

7. 兼容Win linux Arm FPGA等多平臺

8. 性價比高

9. 擁有深度學習網(wǎng)絡(luò)體系

10. 溝通咨詢可獲得免費試用一個月

11. 開放式合作

12. 專業(yè)指導交流

北京矩視智能科技有限公司

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