高校開展RK3588課題研究 只能人工標注練算法？
瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產(chǎn)化板卡的性能巔峰，成為了各領(lǐng)域研究開發(fā)的必選項，它能實現(xiàn)穩(wěn)定的目標檢測、識別以及跟蹤，具有重要的研究開發(fā)價值。
特別是對于高校而言，將RK3588作為課題進行研究開發(fā)，是一個不錯的選擇。這個過程中如何讓算法更加精準的識別檢測目標成為首要解決的問題。
要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標，可以利用AI的深度學習能力，讓AI不斷學習這些目標的特征，從而達到精準識別的能力。這個過程，需要通過大量的數(shù)據(jù)標注，來訓練AI。
但大量待標注工作，常常讓開發(fā)者頭疼。如果采用傳統(tǒng)方式用人工一幀一幀的圖像標注，將會耗費大量時間精力，不利于學生的課題研究。
SpeedDP的出現(xiàn)則正好解決了這一問題，它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。
平臺支持本地化服務(wù)器部署，高校、特殊單位等數(shù)據(jù)敏感的用戶無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。
高校等單位可以通過模型訓練和模型評估等功能，打造一個符合需求的AI模型，來幫助進行海量的新數(shù)據(jù)標注，這不僅將節(jié)約大量的數(shù)據(jù)標注時間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識別能力。
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