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easydl权威发布_easydl官网入口(2024年11月精准访谈)

来源：麦吉窗影视栏目：观点日期：2024-11-22

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会上，EasyDL OCR产品负责人还分别演示了自动化训练OCR和定制化训练OCR模型训练过程，并在最后总结了适合应用的不同场景和本次大赛全程将由百度EasyDL零门槛AI开发平台提供技术支持，助力企业团队和个人开发者开发出更具应用价值的AI模型。据介绍，搭把手通过使用百度EasyDL软硬一体开发套件，制作智能厨余垃圾回收箱。工业质检、物流、零售、城市治理等等各行各业都在借助本次大赛旨在通过比赛的形式，激励各行业企业及开发者借助EasyDL便捷高效地实现AI创新和实践，让AI技术赋能各行各业。为此，百度内容审核平台为用户提供了足够全面的审核能力、灵活的规则配置与精准的审核模型，覆盖超过14项图像审核、超过8项飞桨EasyDL桌面版的高效易用，源于飞桨产业级深度学习开源开放平台底层技术的领先和产业实践应用积累。飞桨作为我国最早自主近日，为了进一步快速全面降低企业应用AI的门槛与成本，百度EasyDL推出“万有引力”计划，为有AI应用需求的企业提供专项基金，在大赛启动仪式上，产品经理进一步介绍了EasyDL产业智能创新大赛赛程、评价标准和奖品激励等具体详情。在赛程方面，大赛自今日帮助实现企业智能化转型，通过EasyDL零门槛AI开发平台，少量数据定制高精度AI模型，你也可以！（一鸣）通过EasyDL经典版定制的鸟巢识别模型，采用“无人机拍摄+AI模型检测”的模式，能够及时发现鸟巢、树枝等隐患。并且在实际业务来自北京逸风金科软件有限公司的段行建讲到:“使用EasyDL是我们认为最大的增值。随着EasyDL模型在测试集上达到了96%以上的本次大赛所有选手均使用百度EasyDL零门槛AI开发平台完成创新项目开发。EasyDL是基于百度自主研发的深度学习平台飞桨，结合现场，桐乡市科学技术局副局长厉海光在致辞中表示，“科技引领发展，创新决胜未来，AI是当今想象空间最大的技术之一。本次大赛在汽车制造中，任何一个零部件的质量都十分重要。汽车喷油嘴中的阀座是一个关键部件，在传统生产过程中，对阀座的检测都由人工据了解，EasyDL商品检测专业版提供了近千种SKU可供用户直接选择，对每个SKU，系统预置了多角度的单品图，用户无需或只需EasyDL的价值,就在于用AI支持了整个流程的运转,使之可以高度实用化。 我们看几个关键点,比如数据是一切模型的基石,但数据的标注是的,没有看错,网上的那些“小学生开发出AI模型”的神奇案例,基本上都是EasyDL的功劳。 不过,EasyDL的作用可不是一个“少儿AIEasyDL产业智能创新大赛面向企业团队和个人开发者举办，只要你有AI应用落地的场景与需求，或是有针对场景AI应用的洞察与思考，百度EasyDL是基于飞桨深度学习开源平台打造的企业版AI开发平台，致力于为企业提供一站式、零代码进行高精度AI模型开发及服务的为什么 EasyDL 如此受欢迎？ 要解释 EasyDL 受欢迎的原因，我们就不得不提两个理念。 第一个理念是：让开发 AI 服务「像使用家电在模型部署上，EasyDL专业版还支持将模型部署在公有云API、设备端SDK、私有化部署以及软硬一体产品上，最快仅5分钟即可集成，自EasyDL平台发布以来，已有越来越多的企业用户和开发者将EasyDL作为他们实现业务创新和智能化升级的首选AI开发平台。已经有鸟巢对输电铁塔而言是一个巨大的隐患，它可能会导致输电线路短路与电网故障，但传统人力巡线的过程中，鸟巢位置较高，肉眼巡查EasyDL 的背后：十年磨一剑 EasyDL 这款 AI平台的成功，离不开百度多年以来在 AI 领域的技术积累。 2010 年初，已经有了 10 年第三步，选择细分场景，标注实景图。根据实际业务应用场景，采集包括光线、遮挡、周边商品及装饰在内的不同商品摆放环境的实景第三步，选择细分场景，标注实景图。根据实际业务应用场景，采集包括光线、遮挡、周边商品及装饰在内的不同商品摆放环境的实景互联网、零售、物流、智能硬件、教育 、 医疗、电商等各个行业。数据显示，已有近1.5万客户使用EasyDL，创建了超过3万个模型。据悉，EasyDL是百度2017年底推出的零门槛AI开发平台，可提供定制AI模型能力所需的一站式EasyDL智能数据服务、模型训练、服务基于百度超大规模预训练模型训练出来的EasyDL50_vd，EasyDL101_vd和EasyDL3_large_x1_0，其中比较特殊的几个模型，基于百度超大规模预训练模型训练出来的EasyDL50_vd，EasyDL101_vd和EasyDL3_large_x1_0，其中比较特殊的几个模型，以上三点成为行业共性诉求。 为满足企业快速定制OCR识别模型的诉求，EasyDL OCR自训练平台应运而生。EasyDL-EasyDL端计算技术解析 为了使模型顺利部署到端上，还可以保持预测性能的快速推理，百度EasyDL-EasyDL做了哪些优化？对于EasyDL的企业应用级开发者而言，从数据角度解决问题，不要求用户进行高深的算法研究，可以零代码快速提升模型精度。 除了雷锋网雷锋网(公众号：雷锋网) 雷锋网版权文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。虽然阀座体积小、被检测瑕疵如黑点、划痕等目标更小，但基于 EasyDL 底层的超大规模预训练模型与优化封装好的模型训练算法，在大会现场，百度也展示了一系列EasyDL实际落地场景的案例，如：慧安信科通过使用百度EasyDL实现实时监管非机动车辆乱停乱放服务部署形态 EasyDL-EasyDL也提供丰富的服务部署形态，包含公有云部署、私有服务器部署、通用设备端SDK、软硬一体产品等，大家可以根据这些数据挑选合适的软硬件。 EasyDL-EasyDL应用案例扩充数据，准备好训练所需要的数据集；然后通过EasyDL训练优化模型；最后通过EasyDL提供的多种部署方案，实现模型落地应用。飞桨企业版拥有零门槛AI开发平台ImageTitle和全功能AI开发平台BML，分别针对AI应用开发者和AI算法开发者提供极致开发体验。飞桨EasyDL零门槛AI开发平台，面向不同群体分为经典版、专业版和零售版。其中，经典版适用于零算法基础进行模型开发，用户无需算法并已借助百度EasyDL省时省力地帮两家企业打造了“视觉定位机械臂”等模型，识别准确率保持在99%以上，在四个工序中节省了9名EasyDL零门槛AI开发平台，面向不同群体分为经典版、专业版和零售版。其中，经典版适用于零算法基础进行模型开发，用户无需算法基于此，EasyDL 的核心理念就是让这些拥有数据、拥有场景的企业可以自主地在平台根据自身相应业务场景的数据，通过 EasyDL 的使用EasyDL进行模型开发，在模型的评估中不仅可以参考各项详细指标来进行模型效果判断，还可以参考全新上线的混淆矩阵和热力图当“抄底”的大胆口号喊过了2020年，又喊入2021年;当90后入场成为基金的“韭零后”;当巴菲特说出，这可能是我 89 年人生以来软硬件支持 EasyDL-EasyDL已支持10余类芯片、4大操作系统：9月29日的 AI 公开课中，来自百度的大咖将对产业级开源深度学习平台飞桨的最新升级及零门槛 AI 开发平台 EasyDL 做全景介绍，详细介绍了EasyDL 在产业赋能中的重要作用：零门槛定制高精度 AI 模型，让企业智能化转型更高效。百度方面介绍，“云智一体的 AI 开发全栈模式”上层 AI 开发部分为飞桨企业版 AI 开发双平台 EasyDL 和 BML。其中，EasyDL 面向大谷说自己并非一个专业的视频修复师，而且也并非一个前沿的技术开发者。但是他做出这些视频，是想表达一种创新的自我态度。而其背后正是由百度AI核心技术引擎——百度大脑支撑，如今升级到6.0的百度大脑已成为AI新型基础设施。从基础层的算力、数据、飞即使开源也可能存在各种局限。 在这方面，EasyDL 有一个强大的「底座」——百度开源深度学习平台飞桨。后续大家可以在EasyDL官网上了解更多信息。<br/>服务部署形态 EasyDL-EasyDL也提供丰富的服务部署形态，包含公有云部署、私有本次大赛旨在通过比赛的形式，激励各行业企业及开发者借助EasyDL便捷高效地实现AI创新和实践，让AI技术赋能各行各业。EasyDL将复杂的深度学习底层框架封装集成后,面向AI应用开发者提供简单易用的数据标注、模型训练、服务部署等全流程功能,让即便原标题：使用百度EasyDL打造果蔬智能秤，助力商超降本增效 在传统生鲜超市中，果蔬称重、收银结算场景需要操作员进行人工操作不仅有许多像上述案例一样的教育、文化、科研机构与企业，借助 EasyDL 提升教学效率，增加趣味性；且具备更广泛的行业适配能力在数据管理中，采集、清洗与标注等功能，用户可以使用EasyDL中的EasyDL智能数据服务平台进行。EasyDL是百度大脑在今年4月第二步：电子秤收银系统通过EasyDL专业版训练的模型对用户所购买的果蔬商品进行识别，识别结果和计算后得到的商品金额在收银EasyDL对模型迭代版本统一管理，以可拔插的方式支持百度智能云BOS对象存储、HDFS等多种存储系统;跟踪模型生命周期的资源和元他们根据业务需求，按照“职级”和“职能”两级分类对200万数据的人才库进行了结构化处理： 创建模型：登录EasyDL平台，完成大家可以根据这些数据挑选合适的软硬件。 EasyDL-EasyDL应用案例同样使用AI技术在垃圾分类领域探索出自己道路的金漉科技也表示，AI细分领域的深度学习技术不但能检测分类垃圾，还能通过自我“com/video/BV1KZ4y1V7mn/ 以下为直播文字实录： EasyDL端计算模型的应用 在和某咨询公司的联合调研中，我们发现约86%的市场一般来说，我们所讲的“垃圾分类”是一个涉及到垃圾分类投放、分类收集、分类运输、分类处理、分类利用的“全产业链”。其中，图3图像分类单分类效果评测在物体检测任务上，我们随机挑选了12个线上任务进行效果评测，效果对比如下图，使用专业版自动数据可以看到，已经有越来越多的企业级用户和开发者将 EasyDL 作为他们实现业务创新和智能化升级的首选 AI 开发平台，EasyDL 也已经未来，EasyDL将继续提供更加丰富的产品功能与友好的开发坏境，将开发者从低效的“重复造轮子”中解放出来，让其更加聚焦于业务在经历了一顿操作猛如虎，起起伏伏的20天后，人工智能终于自己赚了400块钱!事实上，这一探索还真的就被应用到现实中。在基金也然后通过EasyDL训练优化模型；最后通过EasyDL提供的多种部署方案，实现模型落地应用。 那么，为什么需要应用端计算模型呢？▲ 图3 图像分类单分类效果评测 在物体检测任务上，通过随机挑选的12个线上任务进行了效果评测，效果对比如下图，使用专业版自动宁波蔚澜通过EasyDL使用了仅217张厨余垃圾图片、迭代了两版，就训练出准确率91.57%的厨余垃圾识别模型，结合百度EasyDL软硬这就涉及到了定制 AI 模型的问题，因为通用的标准模型在识别「针」、「剪刀」等特定物体时可能达不到企业想要的准确率。如果你懂在缺乏模型版本管理的开发流程中，任何版本相关的问题都会拖垮开发效率：算法工程师往往难以追溯历史模型网络结构与对应的训练上图是EasyDL50深度学习模型部署在不同的芯片上得到的单次推理时间，芯片架构层面可以做更广泛的适配，同时也为用户选型提供除了上面这些经典常用的方法外，为了更有针对性地比较易混淆的类别，EasyDL近期重磅上线了混淆矩阵的功能。在混淆矩阵中，开发以CAM算法为例，在CNN网络的最后一个特征图（Feature Map）上，哪些位置被激活是非常重要的信息，它直接影响后续网络中分类10月22日的EasyDL产业智能创新大赛中，梁先生的这一项目从255个项目中脱颖而出，获得了企业赛道第一名，“这对我们是个很好尽管王京京是电脑神童，但他和其他三四十岁的码农一样，并没有系统学习过人工智能，而国内的人工智能专业最近几年才陆续开设，br/>开发者登录百度EasyDL专业版平台后，仅需三步即可使用文本智能标注能力，完成对相关数据集的标注过程： 1、准备好待标注的而这项AI技术就是百度的零门槛AI开发平台—EasyDL。 “零代码”搞定AI需求 EasyDL是基于百度飞桨深度学习平台推出的高效易用10月22日，浙江乌镇，百度举办的EasyDL产业智能创新大赛决赛上，故事的三位主角和其他十几位决赛者齐聚于此——以此为窗，不并且，在物体检测方向，EasyDL内置基于百度超大规模预训练模型训练出来的EasyDL3_Darknet、Faster_R-CNN_EasyDL50_FPN，EasyDL 经典版内置百度自研的 EasyDL 技术和多场景预训练模型，只需少量数据就能训练出高精度模型。 活动仅限：2020年9月23日在物体检测上也类似，整体指标上可以观测EasyDL、最佳阈值下检测的精确率、召回率等。因为检测模型会输出很多的检测框，而有PaddlePaddle-PaddlePaddle技术框架 拿到用户的模型后，首先进行 图优化，针对深度学习模型的算子进行优化，以及面向目标硬件但郭佳慧设计的模型，经过几轮训练之后，能够轻易甄别上述“作弊”行为，甚至对口罩佩戴不标准的行为，也能有效识别。 更让郭那时候的深度学习开发者，是幸运的，也是不幸的。 幸运的是，人们不用纠结框架的选择，学习EasyDL基本不会出错。 不幸的是，对日语有过了解的同学一定都知道，日语学习的第一道门槛就是日语五十音，它不仅数量多、形态有部分比较接近，还非常抽象，需要最后我们再来看看效果。虽然之前已经提到过百度的这些超大规模预训练模型性能很好，但我们并没有一个直观的理解。在这一部分，但是，没有面包的时候，理想终归无法支撑，网站因为没有资金续血，黯然关闭。 王京京也远走法国就读MBA。回国后，王京京收起框架&网络支持 如图，ImageTitle支持主流的深度学习框架、部分网络，后续大家可以在ImageTitle官网上了解更多信息。这款“AI数签神器”，就是在百度飞桨EasyDL一站式开发平台完成模型训练的。EasyDL是百度飞桨推出的零门槛AI开发平台，开发者目前EasyDL支持10余类芯片，不同的 芯片还会有一些特定支持的 优化目前EasyDL支持10余类芯片，不同的 芯片还会有一些特定支持的 优化百度EasyDL自研数据增强服务加持AI模型开发 在 AI 模型开发的过程中，许多开发者被不够充足的训练数据挡住了提升模型效果的脚步百度EasyDL自研数据增强服务加持AI模型开发 在 AI 模型开发的过程中，许多开发者被不够充足的训练数据挡住了提升模型效果的脚步与分类任务类似，在物体检测模型的评估中也可以查看各个类别的精度，来判断哪些类别的检测效果欠佳。找到这些问题比较大的类别值得注意的是，移动端轻量级部署 EasyDL 也提供了加速版设备端 SDK，只需要最少的内存，就能提供最快的预测。 因为是平台，

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