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AI 端侧落地+图像语义分割,百度 AI 快车道揭秘工业质检不再靠“人眼”的秘

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发表于 2019-12-3 21:54:56 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 中国

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AI时代下的人才缺口,已经让各企业感受强烈。人工智能的行业落地,需要多层次的人才结构。来自顶尖企业中的芯片、算法人才;拥揽世界大赛、论文的顶尖实验室是一种;更多的AI解决方案研发,工业级的落地应用等人才,往往是最大缺口。
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" m. B- ^  A2 f! k" O' D百度AI快车道——企业深度学习实战营,由百度AIG飞桨团队研发,针对AI时代的人才缺口,依托自身深厚的深度学习技术产业实践经验,不断为广大相关领域企业的技术从业人员进行实战教学与案例分享,目前已在全国多地举办了多次课程,为企业培养AI领域拥有可实际操作解决业务问题的人才持续努力着。
5 d; c$ W" N: n& L百度AI快车道将于12月7日、12月8日再入上海,接连带来两场重磅活动。先后举办包含图像语义分割套件PaddleSeg、预训练模型管理和迁移学习工具PaddleHub的“图像语义分割Pro”专场,以及端侧推理引擎“Paddle Lite“专场,满满干货等你来,欲报从速!
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! o$ \  C+ [, J' u9 N12月7日上海——图像语义分割Pro专场
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7 n; z' ^" f" D: b9 ePaddleSeg+PaddleHub专场中,将由百度名师带来经典的PaddleSeg图像分割技术介绍、在人像处理与工业质检场景中的实战,以及百度飞桨的预训练模型管理和迁移学习工具PaddleHub结合案例的详细介绍,全新升级的PaddleHub可支持最新发布的产业级预训练模型“Master模式”。+ w3 O5 I4 \1 v/ ^9 x# v
报名链接:https://iwenjuan.baidu.com/?code=9pyp4c) q. c" Z6 ]0 Q8 _$ K8 X
关于PaddleSeg与PaddleHub:. L& D. ]& c( d* T3 e/ C
在计算机视觉领域,图像分割有非常广泛应用的场景。基于这样背景,飞桨开发了图像分割开发套件PaddleSeg,目标是降低开发门槛,更容易实现产业落地。图像分割开发套件基于飞桨的核心框架,主要做了以下方向的建设:一是数据增强,将工业级常用分割算法开放出来;二是在模型层使用模块化的设计,将整个分割的模型拆分成三块,包括骨干网络、分割网络和模型损失函数。拆解之后,可以让这些模块自由组合,能够解决特定场景的问题。三是在训练场景上,PaddleSeg里面做了大量性能方面的优化,在显存优化和预测速度上都做了大量的工作。四是易用性方面,通过实际的项目打磨验证,找到使用过程当中的痛点并且解决掉。训练模型工业级部署,开发套件也做了集成,可以帮助广泛开发者使用。
6 v6 q- {" Q, gPaddleHub集成了预训练模型和迁移学习的工具,在最新的升级中增加了两个核心能力:一是自动化调参,基于一键自动超参搜索;二是进一步夯实了一键模型化服务的能力,开发者可以很容易把自己想要用的模型快速变成服务。为了提升易用性,PaddleHub的API采用了高层封装,包含迁移任务、迁移策略和数据处理等,方便开发者使用,在解决了开发效率的问题的同时,保持了灵活性。 
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2 L* E8 ?! f* M6 z12月8日上海——Paddle Lite专场6 g2 a2 M7 [: d" `9 U' c( L# b* o
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Paddle Lite专场由百度深度学习技术平台部技术经理、百度深度学习技术平台部资深研发工程师主讲,详细解读Paddle Lite的技术特点、使用方法和相关应用,同时也会通过实践,实现目标检测在手机上的部署,完整体验Paddle Lite在实际业务中的应用。1 h1 N! N/ d) P1 ?5 x2 H, a! t/ c
报名链接:https://iwenjuan.baidu.com/?code=t6729t
5 A) V9 A) s9 E" D0 [关于Paddle Lite:
; N1 I" a% s+ [' i$ \7 HPaddle Lite是飞桨产品栈中用于端侧高性能轻量化AI应用部署的推理引擎,核心用途是将训练出的模型在不同硬件平台场景下快速部署,根据输入数据,执行预测推理得到计算结果,支持实际的业务应用。
) h4 h" o! l1 Y3 y: L5 ]今年8月,飞桨对外发布Paddle Lite Beta版,经过两个多月的迭代与发展,“WaveSummit+”2019深度学习开发者峰会上Paddle Lite2.0正式发布,Paddle Lite自Beta版发布以来,在如下核心功能上进行升级:. \- E$ e9 g2 R1 _$ ~6 U5 A

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  • 多框架支持:原生支持飞桨的模型,同时通过X2Paddle工具,提供对TensorFlow,PyTorch和ONNX模型格式的更充分的支持;7 z  _; t3 l3 a/ p9 v3 x
  • 多硬件支持:除了ARM CPU、移动端GPU、华为NPU,新增支持Nvidia GPU和X86 CPU;
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  • 更好的性能:更新benchmark,提升了在ARM CPU上尤其是int8的性能;
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  • 更加完备的功能:支持python API,优化编译流程,新增预测库极致裁剪等功能;
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  • 更加完善的文档和demo:提供完善的文档和多平台的demo,包括安卓、iOS和树莓派等。& ]0 g# r! ^8 W+ O1 j8 f4 H

0 x7 s$ N5 F) ]5 x“阅读原文”,立即报名参会!
- n# e, ]4 H) @' D: }# a0 p( i- Q1 ~来源:http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1575378005&ver=2012&signature=Ih7RdpBXmyvZ8p*aHIllrUH4wKx85DxQwrptJvgsJ3J5TpQUCWGAAR35epMAfMnF8RfnQ0C67tJo4JyujJh0o5IASQtt3EIwyFnJXIV4FidCIceCiPIqmvLDihim8G1M&new=1
7 d7 k' P; k, Z/ o2 D6 A8 b5 m免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作!

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