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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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5 [9 U1 X( j5 L+ V/ U: J/ IAI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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' ?4 i" v2 j6 h- s( Y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。
1 d6 ^! Y  }1 T" A( y' X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!) \( z* b. x: i

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12月7日上海——图像语义分割Pro专场
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PaddleSeg+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”。9 f6 V4 K# o+ H, G6 ?5 u- z" @7 z0 o
报名链接:https://iwenjuan.baidu.com/?code=9pyp4c
* s- b$ `& T8 l; l8 p6 I关于PaddleSeg与PaddleHub:2 |! d; Q; j! |7 B  G
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。0 I7 S2 Q4 H+ x5 {
PaddleHub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。 7 q. k. N; A# e/ ]& U- t

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4 O: k+ \3 Y5 P; Y12月8日上海——Paddle Lite专场
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6 C, r  \, A2 s6 p  GPaddle 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。6 D3 _4 q4 F/ x
报名链接:https://iwenjuan.baidu.com/?code=t6729t, G! X1 w" D' b% q3 U* V& x
关于Paddle Lite:
# K* L1 R9 \7 iPaddle 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。* M( Y0 @1 [& h, l% g
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:
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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;
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  • 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;6 J3 ~, l& N! Y- `9 o  a
  • 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;" y! L' z% l, V+ T0 {; Y0 A
  • 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。6 ^5 d) d9 u! s- V

3 ]+ e& |5 F9 a: L6 f, s5 R0 ?8 {“阅读原文”,立即报名参会!
4 c- q6 B0 T: b) d来源:http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1575378005&ver=2012&signature=Ih7RdpBXmyvZ8p*aHIllrUH4wKx85DxQwrptJvgsJ3J5TpQUCWGAAR35epMAfMnF8RfnQ0C67tJo4JyujJh0o5IASQtt3EIwyFnJXIV4FidCIceCiPIqmvLDihim8G1M&new=1! r7 T2 P/ g1 M$ c+ N# x
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