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基于云边协同的CV模型落地实践

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范豪钧星环科技人工智能团队

深度学习数据驱动建模带来的机遇与挑战

数据模型

•数据饥饿•模型架构标准化

•标注质量敏感•训练高算力

•场景敏感•推理中算力

•数据隐私•异构硬件多

长尾场景模型：场景敏感-设备敏感

零件分类异物识别

•零件定位检测•鸟巢识别

•零件尺寸识别•飘挂物识别

•零件质量检测•异物入侵检测

•零件角度识别•地铁火花识别

设备缺陷识别设备状态识别

头部场景长尾场景•表计破损•表计识别

通常有开源数据集做数据支撑通常缺乏相同/相似场景的数据•塔杆、设备生锈识别•油位状态识别

有标准成熟的解决方案需要定制化训练算法

•绝缘子污损•指示灯识别

•绝缘子断裂•铭牌识别

CV模型应用的典型架构

SophonAutoCV：通过云边协同，形成模型持续迭代

自动结果反馈\自动持续训练\自动调优

图像标注模型仓库模型部署模型运维模型监控

灰度发布

模型文件仓库模型组合推理图服务预测结果

检测/分类/分类/关键点/OCR标注

服务性能弹性伸缩

资源利用率