在AI視覺項(xiàng)目實(shí)施過程中，通常會(huì)遇到產(chǎn)品待檢測項(xiàng)目繁雜、模型迭代優(yōu)化耗時(shí)等一系列挑戰(zhàn)，這些問題不僅影響項(xiàng)目進(jìn)度，也對(duì)最終的實(shí)施效果構(gòu)成障礙。

首先，待檢產(chǎn)品的多個(gè)表面都可能存在不同缺陷類型，檢測項(xiàng)目細(xì)、多、雜，這往往需要多個(gè)算法模塊的協(xié)同作業(yè)，AI算法方案的復(fù)雜度極高。在實(shí)際操作中，常常會(huì)遇到工程數(shù)量龐大、模塊管理混亂、結(jié)果匯總困難等問題，這無疑進(jìn)一步加大了開發(fā)難度。

其次，模型迭代優(yōu)化的過程也是一個(gè)耗時(shí)且充滿挑戰(zhàn)的環(huán)節(jié)。即便經(jīng)過反復(fù)多次的調(diào)整和優(yōu)化，也可能難以達(dá)到預(yù)期的效果，從而導(dǎo)致項(xiàng)目周期被迫延長。更值得關(guān)注的是，在部署產(chǎn)線之前，往往無法真正評(píng)估模型在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中的運(yùn)行效果和時(shí)間，這無疑為項(xiàng)目增添了更多的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。此外，在二次開發(fā)集成階段，技術(shù)門檻高、邏輯關(guān)系復(fù)雜等問題，也使得項(xiàng)目進(jìn)展緩慢。

為了應(yīng)對(duì)AI視覺項(xiàng)目實(shí)施中的復(fù)雜挑戰(zhàn)，AIDI推出了一系列創(chuàng)新的智能工具，以卓越性能和便捷操作，全面支持從算法方案設(shè)計(jì)到模型構(gòu)建及驗(yàn)證的全流程，顯著提升開發(fā)效率與質(zhì)量。

為此，"5分鐘快速上手指南"系列課程再次迎來大更新！在原有8大算法模塊操作演示視頻基礎(chǔ)上，精心打造了5節(jié)短視頻課程，講解AIDI智能工具的快速上手攻略，讓你在構(gòu)建AI視覺算法和模型時(shí)如虎添翼，效率倍增！

算法畫布 & 綜合判定一個(gè)工具實(shí)現(xiàn)算法方案全流程搭建

工業(yè)視覺檢測場景的算法方案復(fù)雜度較高，通常由多個(gè)算法和模型組成，以往需通過外部代碼或外部軟件實(shí)現(xiàn)多個(gè)AI模型間的邏輯設(shè)置，并手動(dòng)傳遞圖像集，操作復(fù)雜難度高，且難以把握整體算法方案的結(jié)果。

AIDI提供了圖形化的算法流程編排工具——算法畫布（Algorithm Canvas），幫助用戶直觀地完成從圖像輸入到結(jié)果輸出的整體算法處理流程設(shè)計(jì)，降低算法方案開發(fā)的復(fù)雜度。訓(xùn)練助手 & 增量訓(xùn)練智能化助力模型訓(xùn)練綜合提速70%

訓(xùn)練集挑選需要技巧，主要依靠人員經(jīng)驗(yàn)。而AIDI模型訓(xùn)練助手可以智能輔助用戶快速高效地對(duì)已標(biāo)注的圖像完成數(shù)據(jù)劃分、訓(xùn)練集推薦等操作。

訓(xùn)練集推薦功能，可基于先前的基礎(chǔ)模型中已標(biāo)注數(shù)據(jù)，推薦合適的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集給用戶。用戶無需人工逐個(gè)分析數(shù)據(jù)特征，只需點(diǎn)擊按鈕，即可智能挑選推薦訓(xùn)練的圖片，將模型迭代時(shí)間從2周銳減至3天。

產(chǎn)線出現(xiàn)新的缺陷數(shù)據(jù)時(shí)，AI模型需要繼續(xù)迭代，重新訓(xùn)練往往時(shí)間很長。AIDI支持增量訓(xùn)練模式，允許模型在新數(shù)據(jù)到來時(shí)僅學(xué)習(xí)新增內(nèi)容，而不用每次都從頭開始訓(xùn)練，大幅減少模型迭代時(shí)間，特別適用于產(chǎn)線批量復(fù)制或產(chǎn)線運(yùn)維場景。

評(píng)估助手
可視化分析，模型優(yōu)化有據(jù)可依

評(píng)估助手通過直觀的可視化界面，將模型的各項(xiàng)性能指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、訓(xùn)練耗時(shí)），以及混淆矩陣、訓(xùn)練過程曲線等，一目了然地呈現(xiàn)出來?；煜仃囀且环N模型評(píng)估工具，可直觀地了解模型在哪一類樣本中表現(xiàn)不佳。訓(xùn)練過程曲線可幫助用戶更好地觀察模型在訓(xùn)練過程中的進(jìn)展情況和收斂情況。

工廠模式模擬實(shí)戰(zhàn)，讓模型在“產(chǎn)線”上跑起來

使用真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)模型效果進(jìn)行驗(yàn)證是模型上線前的必備環(huán)節(jié)，以保障產(chǎn)線運(yùn)行的可靠性。AIDI工廠模式可以模擬產(chǎn)線實(shí)際運(yùn)行情況，在算法方案驗(yàn)證階段，驗(yàn)證模型效果，助力項(xiàng)目初期迭代模型。支持批量輸入相機(jī)拍攝的原始圖像，輸出產(chǎn)線圖像的推理效果，以實(shí)現(xiàn)對(duì)算法整體效果的驗(yàn)證。

導(dǎo)出示例代碼自動(dòng)生成VS代碼，集成無憂

工業(yè)視覺檢測場景的算法方案通常由多個(gè)模型組成，二次開發(fā)集成時(shí)，需通過代碼實(shí)現(xiàn)模型之間的邏輯關(guān)系。AIDI可直接導(dǎo)出VisualStudio工程，無需編寫代碼、配置依賴庫，可直接用于視覺檢測的算法集成任務(wù)。初級(jí)工程師即可操作，大幅降低技術(shù)門檻與集成時(shí)間，提高模型開發(fā)效率。