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标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 ModelArts Workflow(也称工作流)本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中,流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。来自:专题决策的结合,实现自动视觉检测,提升产品质量。 优势: ●高效:云端已训练的视觉模型,在边缘侧部署,实现产品实时预测,提升检测效率,提高产品质量 ●模型优:提供边云协同架构,云端模型训练,数据边缘处理,模型增量训练优化,实现模型性能优异 ●统一管控:智能边缘平台可以实现统一模型下发,节点状态统一监控来自:专题
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场景的理想选择。 机器学习:机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中,FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势,可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量来自:百科测出物体的类别和位置,如下图所示。目前业界主要有YOLO [7],SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例,该算法是RCNN算法的演进。在结构上,Faster RCNN将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding来自:百科
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