簡介：

利用深度算法提取特征強，復雜場景適應能力強的特點，結合傳統(tǒng)算法可解釋性強，方便用戶自動調整等優(yōu)點，提供整體的解決方案。

                       對比                                       量化                                   多通道                                  量化分割

多樣的AI算法：

具有多種不同的深度算法，包括分割、分類、定位、缺陷量化、對比分類、對比分割、多圖分類以及多圖分割、異常檢測，通過多種算法相互融合，可以覆蓋大多數的制造業(yè)缺陷檢測領域。與傳統(tǒng)算法缺陷檢測相比，通過采用多樣的AI算法節(jié)約開發(fā)用時90%，大大減少開發(fā)成本。

的網絡結構：

結合前沿的機器學習、深度學習算法，網絡結構設計思路為通過分類算法利用神經對空間的關注以及對不同通道的關注，干預神經網絡的關注點，防止分類算法關注到圖像的其他特征 

精度高、檢測速度快：

基于GPU的cuda以及tensor core進行開發(fā)，對不同網絡層進行融合，利用fb16進行加速，多工具相互融合嵌套加速?？珊撩爰壙焖夙憫鞣N圖像識別具體場景，通過數據訓練不斷提高識別效果，準確率可達99%以上。

迭代速度快：

可以利用輔助標注系統(tǒng)，少量的標注數據。對大量數據進行半自動標注，大大減少標注的時間成本。使用主動學習的方式，大量的減少訓練的數據。采用的數據結構方便數據的方便快速讀寫。利用GPU加速在1小時內完成數據訓練，快速迭代檢測模型。