번호판 인식 시스템 알고리즘 공학-Tigerwong

그러나 번호판 인식 시스템은 사용자에게 그래픽 카드가 있다고 확신합니까? 자신의 회사 나 실험실에서 수백 명의 팀이있는 회사는 그래픽 카드를 가지고 있지 않을 것입니다. 하드웨어 조건은 기본적으로 충족 될 수 있지만 사용자에게는 모든 것이 다를 수 있습니다. 고객의 컴퓨터/서버에서 실행해야합니다. 많은 프로젝트가 있습니다. 많은 환경에서 gpu가 없거나 엔지니어링을하는 경우 gpu는 사치가 될 수 있습니다. 컴퓨터 비전 프로젝트의 경우 고객이 고유 한 하드웨어 (예: 지능형 제조 분야의 결함 감지 장비) 에서 모델을 수행해야하는 경우, 사용자와 하드웨어 구성을 미리 확인하는 것이 매우 중요합니다.

고객이 gpu가 무엇인지 알고 있는지 여부는 절대적으로 협력의 어려움의 분수령입니다. Gpu가 무엇인지 알고 아는 것이 더 쉬울 것입니다. Gpu에 대해 아무것도 모르거나 Intel GPU 만 사용하면 착륙 난이도가 기하 급수적으로 증가합니다. 간단한 기준: 고객과 의사 소통 할 때. 사전에 사용자와 통신하십시오. 그래픽 카드를 찾기가 어렵습니다. 데이터가 있습니까? 내부 토론의 첫 번째 질문은 프로젝트에 데이터가 있는지 여부입니다. 모든 항목. 기술자가 종이를 재현 할 때 기성품 데이터 세트가 종종 있습니다. 깨끗한 데이터. 프로젝트가 시작되면 데이터 세트 및 데이터 세트 사전 처리를 얻는 것이 가장 시간이 많이 걸리는 링크입니다. 많은 프로젝트를 인수하고 모든 비즈니스 세부 사항을 논의한 후 기술자는 고객에게 데이터가 없거나 데이터가 충분하지 않다는 것을 발견했습니다. 데이터로... 이해할 수 있습니까? 대부분의 컴퓨터 비전 프로젝트의 경우 마지막 질문이 이어집니다. 나는 정말로 번호판 인식 시스템의 고객 데이터를 이해할 수 없습니다. 예를 들어, 의료 이미지 및 데이터 라벨링은 의사가 잘하기 위해 수년간의 훈련이 필요한 것입니다. 의학적 배경이없는 시퀀서가 짧은 시간에 이러한 데이터를 이해하기가 어렵습니다. 연초에 공장의 결함 식별을 수행하고 사용할 네트워크 및 레이아웃 모드를 파악했습니다. 결과적으로 나는 그림을 이해할 수 없었고 표시 할 수 없었습니다.

모든 것이 깨진 것처럼 보이지만 공장의 품질 검사관은 정상과 결함을 한눈에 구별 할 수 있습니다. 이 산업의 노하우는 매우 중요합니다. 비 의료 인력이 진단에 도움이되는 심장 혈관 조영술을 보는 것은 어렵습니다. 서로의 기대를 이해합니까? 그것은 "인공 지능은 전능" 이라는 인상을 남겼습니다. 사용자와 기술자 간의 정보 비대칭은 프로젝트에 대한 다른 기대를 가져옵니다. 최근 몇 년 동안 미디어에서 인공 지능 산업에 대한 과장된 보도로 인해 인공 지능과 접촉 한 적이없는 사용자의 얼굴.

사용자가 다음 사항을 이해하도록하십시오. 그러나이 정확도는 보장 할 수 없습니다. 어떤 경우에도 훈련 데이터와는 거리가 멀습니다. 테스트 세트의 정확도 만 보장됩니다. 그것은 재현 될 수 있습니다; 2. 기계 학습 프로젝트는 100% 정확성을 달성 할 수 없습니다. 마이크로 소프트 오프라인 다운로드를 구입하여 사용할 수있는 것과는 다릅니다. 3. 훈련에는 시간이 걸립니다. 엔지니어링의 가장 성가신 일은 고객을 위해 많은 데모를하는 것입니다. 당신은 어떤 요구에 대한 데모를 할 필요가있다. 이 데모는 시간 낭비이지만, 우리는 그들을 도울 수 없습니다. 그래서 각 컴퓨터 비전 프로젝트에 대한 시간을 절약하기 위해, 나는 마침내. 우리는 tegucv를 시각적 컴퓨터 비전과 신경망 도구로 만들었습니다. 현재 이미지 인식, 비디오 분류, 얼굴 비교 및 번호판 인식을 지원하고 tegucv는 창의 순수한 로컬 작동을 지원합니다. 번호판 인식 시스템에는 자동 매개 변수 선택, HTTP 서버 및 기타 기능도 포함됩니다. 10 분 안에 컴퓨터 비전 모델 교육을 시작하십시오. 많은 간단한 작업이 tegucv로 직접 실현 될 수 있습니다. 개발자가 기술을 신속하게 구현하는 것이 편리하며 많은 간단한 작업을 제거 할 수 있습니다.