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AI相關 / 軟體

Astrocyte 深度學習軟體

  • 圖形介面快速開發
  • 多種AI架構適用廣泛領域
  • 視覺化訓練過程及模型
  • 搭配Sapera Processing / Sherlock
列印本頁
Astrocyte 深度學習軟體
Astrocyte 為強大的深度學習功能,內有四大AI功能
"分類", "物件偵測" , "分割" , "降低雜訊"


 


分類 為預測一個影像資料屬於哪一類。
有些分類器是二進制,結果為 "是/否 "的決定。
其他的分類器是多類的,可以將一個物品歸入多個類別之一。
最新提供線上學習功能!一邊使用一邊訓練

應用於
檢測識別字元識別存在檢測食物分類
Astrocyte支援以下分類神經網路:
Resnet-18, Resnet-50, Resnet-101。

 


物件偵測 對圖像中的一個或多個物件進行定位。
它將物件的定位 分類 這兩個任務結合在一起執行。
物件偵測的輸出包括邊界框和每個偵測到的物件標籤。

應用於
檢測物件跟蹤缺陷定位分類等..
Astrocyte支援以下物件偵測神經網路
SSD300、SSD512和SSDLite。

 


影像分割是將影像分成不同物件以簡化圖像分析。
該功能是將影像每個像素做分類在組成,達到影像分割的效果!

應用於
缺陷分揀/鑒定、食品分揀、形狀分析等。
Astrocyte支援以下分割神經網路。
DeepLabV3-Resnet-50、
DeepLabV3-Resnet-101、Unet.

 


圖像降噪是將雜訊高的影像重建出高品質的圖像,


應用於
數位攝影、醫學圖像分析、遙控、監控
Astrocyte支援以下降噪神經網路。
Residual Channel Attention Network (RCAN)





Astrocyte圖形化使用者介面

建置數據

導入影像
  • 從不同的存儲位置(本地、遠端、雲端)導入。
  • 使用憑證和加密技術安全導入資料。
  • 基於資料夾佈局、首碼/尾碼和規則運算式的檔選擇。
  • 圖像檔案格式。PNG, JPG, BMP, GIF 和 TIFF.
  • 自動(隨機)或手動分配圖像到訓練和驗證資料集。
  • 可調整圖像大小,以優化記憶體使用。
導入/創建注釋(Ground Truth)
  • 來自常見的資料庫,如Pascal VOC和MS COCO。
  • 從用戶定義的文字檔和解析方案。
  • 對象檢測的邊界框視覺化編輯。

視覺化的數據編輯

圖像顯示和縮放
注釋顯示為圖像上的疊加圖形
注釋的選擇、刪除和編輯
手動編輯單個樣本的注釋
Heatmaps視覺化






訓練模型 Training Model
GPU的培訓。見下面的最低要求。
深度學習模型的選擇,以獲得最佳精度。
自訂進階參數:
   如學習率、外延次數、批次大小等
 

提供圖像強化的功能:
   旋轉、扭曲、光照、縮放等變換,增加訓練樣本數量

圖形化介面:
   訓練過程的取消/恢復
   訓練時間估計的進度條
   每次反覆運算(epoch)的準確性和訓練損失



 

模型訓練的統計、模型性能指標:
   準確率、召回率、平均精度(mAP)、交集比聯合(IoU)

模型測試介面:
   用在訓練、驗證、模型驗證,重編樣本
   顯示混合矩陣(圖形顯示交叉點和結合點)
   預測與正確結果之間的關係
   Heatmaps視覺化
   Astrocyte內部測試樣本圖像的推斷




模型產出Model Export-Import

  • 可將訓練好的模型生成後使用於Sapera Processing & Sherlock中
  • 模型包含執行推理所需的所有資訊:模型架構、訓練後的權重、中繼資料(如圖像大小和格式)
  • 多組模型管理。模型儲存在Astrocyte內部空間。






系統需求

系統: Windows 10 64-bit
GPU: NVIDIA GeForce GTX 1070 with 8GB RAM (最低需求)


如需試用歡迎來電詢問:
(02)-2603-1600


影像分類(持續學習功能)實作影片

影像分類實作影片


物件追蹤實作影片

物件追蹤


分割


降噪

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