Ingeniería del algoritmo del sistema de reconocimiento de matrículas-Tigerwong

Pero sistema de reconocimiento de matrículas, ¿está seguro de que su usuario tiene una tarjeta gráfica? En su propia empresa o laboratorio, es posible que no crea que una empresa con cientos de equipos no tenga tarjetas gráficas. Las condiciones del hardware se pueden cumplir básicamente; pero para el usuario, todo puede ser diferente. Debe ejecutarlo en el ordenador/servidor del cliente. Hay muchos proyectos. En muchos entornos, no hay GPU, o si haces ingeniería, la GPU puede ser un lujo. Para el proyecto de visión por computadora, si el cliente necesita llevar el modelo en el hardware único (como el equipo de detección de defectos en el campo de la fabricación inteligente), es muy importante confirmar la configuración del hardware con el usuario por adelantado.

Si el cliente sabe qué es la GPU es absolutamente la línea divisoria de la dificultad de la cooperación. Será más fácil saber y saber qué es la GPU; si no sabes nada de la GPU o solo usas la GPU Intel, la dificultad de aterrizaje aumenta exponencialmente. Un criterio simple: al comunicarse con los clientes. Asegúrese de comunicarse con los usuarios por adelantado. Las tarjetas gráficas son difíciles de encontrar. ¿Tiene los datos? La primera pregunta en la discusión interna debe ser si el proyecto tiene datos. Todos los artículos. A menudo hay conjuntos de datos listos para usar cuando los técnicos reproducen papeles. Datos limpios. Una vez que se inicia el proyecto, la obtención de conjuntos de datos y el preprocesamiento de conjuntos de datos son los enlaces que requieren más tiempo. Tras hacerse cargo de muchos proyectos y discutir todos los detalles del negocio, los técnicos constataron que el cliente no tenía datos o los datos no eran suficientes. Con los datos... ¿Puedes entenderlo? Para la mayoría de los proyectos de visión por computadora, la última pregunta sigue. Realmente no puedo entender los datos del cliente del sistema de reconocimiento de matrículas. Por ejemplo, las imágenes médicas y el etiquetado de datos son cosas que los médicos necesitan años de formación para hacer bien. Es difícil para los secuenciadores sin antecedentes médicos comprender estos datos en poco tiempo. A principios de año, hice una identificación de defectos para una fábrica y descubrí qué modo de red y diseño usar. Como resultado, no pude entender las imágenes y no pude marcarlas.

Parece que todo está roto, pero el inspector de calidad de la fábrica puede distinguir entre lo normal y los defectos de un vistazo. El conocimiento de esta industria es muy importante. Es difícil para el personal no médico ver qué angiocardiogramas son útiles para el diagnóstico. ¿Entender las expectativas del otro? Ha creado la impresión de que "la inteligencia artificial es omnipotente". La asimetría de información entre usuarios y técnicos conduce a diferentes expectativas para el proyecto. Frente a los usuarios que nunca han estado en contacto con la inteligencia artificial, debido a los informes exagerados de la industria de la inteligencia artificial en los medios de comunicación en los últimos años.

Asegúrese de que los usuarios comprendan los siguientes puntos: pero no se puede garantizar esta precisión. En cualquier caso eso está muy lejos de los datos de formación, 1. Solo se garantiza la precisión del conjunto de pruebas. Se puede reproducir; 2. Los proyectos de aprendizaje automático no pueden lograr un 100% de precisión; no es como si pudieras usarlo comprando una descarga sin conexión de Microsoft. 3. El entrenamiento lleva tiempo. Lo más molesto de la ingeniería es hacer muchas demostraciones para los clientes. Necesitas hacer una demostración para cualquier demanda. Estas demostraciones son una pérdida de tiempo, pero no podemos evitar hacerlas. Entonces, para ahorrar tiempo para cada proyecto de visión por computadora, finalmente. Hemos hecho de tegucv una visión visual por computadora y una herramienta de red neuronal. En la actualidad, admite el reconocimiento de imágenes, la clasificación de video, la comparación de rostros y el reconocimiento de matrículas, y tegucv admite el funcionamiento local puro de la ventana. El sistema de reconocimiento de matrículas también incluye selección automática de parámetros, servidor HTTP y otras funciones. Comience a entrenar el modelo de visión por computadora en diez minutos. Se puede realizar una gran cantidad de trabajo simple directamente con tegucv. Es conveniente para los desarrolladores implementar rápidamente la tecnología y puede eliminar una gran cantidad de trabajo simple.