人工智能應(yīng)用基礎(chǔ) 課件 任務(wù)12、13 使用EasyDL實(shí)現(xiàn)圖像分類、使用EasyDL實(shí)現(xiàn)芯片劃痕質(zhì)檢

任務(wù)12

使用EasyDL實(shí)現(xiàn)圖像分類任務(wù)12

使用EasyDL實(shí)現(xiàn)圖像分類010203什么是EasyDLEasyDL應(yīng)用場(chǎng)景EasyDL優(yōu)勢(shì)一、什么是EasyDLEasyDL是百度研發(fā)的針對(duì)各行各業(yè)有定義AI需求的企業(yè)研發(fā)的一款設(shè)計(jì)簡(jiǎn)約、極易理解，容易上手，輕松訓(xùn)練模型的平臺(tái)，即提供從數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、清洗到模型訓(xùn)練、部署的一站式AI開發(fā)能力。EasyDL根據(jù)采集到的原始圖片、文本、音頻、視頻等數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，學(xué)習(xí)部署后，可以通過公有云API調(diào)用或本地服務(wù)器部署，同時(shí)根據(jù)企業(yè)用戶的應(yīng)用場(chǎng)景及深度學(xué)習(xí)的技術(shù)方向，推出了6個(gè)通用產(chǎn)品和1個(gè)行業(yè)產(chǎn)品。EasyDL圖像：定制基于圖像進(jìn)行多樣化分析的AI模型，實(shí)現(xiàn)圖像內(nèi)容理解分類、圖中物體檢測(cè)定位等，適用于圖片內(nèi)容檢索、安防監(jiān)控、工業(yè)質(zhì)檢等場(chǎng)景。EasyDL文本：定制基于文心大模型的語義理解AI模型，提供一整套文本定制與應(yīng)用能力，適用于文本內(nèi)容審核、文本自動(dòng)生成、留言分類、電商評(píng)價(jià)打分等場(chǎng)景。EasyDL語音：定制語音識(shí)別模型，精準(zhǔn)識(shí)別業(yè)務(wù)專有名詞，適用于數(shù)據(jù)采集錄入、語音指令、呼叫中心等場(chǎng)景，以及定制聲音分類模型，適用于區(qū)分不同聲音類別等場(chǎng)景一、什么是EasyDLEasyDLOCR：定制文字識(shí)別模型，結(jié)構(gòu)化輸出關(guān)鍵字段內(nèi)容，滿足個(gè)性化卡證票據(jù)識(shí)別需求，適用于證照電子化審批、財(cái)稅報(bào)銷電子化等場(chǎng)景。EasyDL視頻：定制基于視頻片段內(nèi)容進(jìn)行分類的AI模型，適用于區(qū)分不同短視頻類別等場(chǎng)景，以及定制目標(biāo)追蹤AI模型，實(shí)現(xiàn)跟蹤視頻中特定目標(biāo)對(duì)象及軌跡，適用于視頻內(nèi)容審核、人流/車流統(tǒng)計(jì)、養(yǎng)殖場(chǎng)牲畜移動(dòng)軌跡分析等場(chǎng)景。EasyDL結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的模式，解決二分類、多分類、回歸等問題，適用于客戶流失預(yù)測(cè)、欺詐檢測(cè)、價(jià)格預(yù)測(cè)等場(chǎng)景。EasyDL零售行業(yè)版：面向零售場(chǎng)景的ISV、零售行業(yè)服務(wù)商等企業(yè)用戶，提供基于商品識(shí)別場(chǎng)景的AI服務(wù)解決方案，適用于貨架巡檢、自助結(jié)算臺(tái)、無人零售柜等場(chǎng)景。二、EasyDL應(yīng)用場(chǎng)景EasyDL因其簡(jiǎn)單易學(xué)，操作簡(jiǎn)單，主要應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)、圖像監(jiān)控和識(shí)別等，比如在超市結(jié)算臺(tái)下層安裝攝像頭，將視頻抽幀為圖片后可判斷圖片中有未結(jié)算商品、無未結(jié)算商品就是使用EasyDL平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的物體檢測(cè)。三、EasyDL優(yōu)勢(shì)EasyDL提供圍繞AI開發(fā)、部署的端到端一站式能力，包括數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、清洗、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型部署。平臺(tái)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)約，極易理解，最快5分鐘即可上手，15分鐘完成模型訓(xùn)練。高精度高精度體現(xiàn)在框架底層是由百度自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架paddlepaddle構(gòu)建而成低成本低成本體現(xiàn)在EasyDL提供了數(shù)據(jù)上傳、采集、智能標(biāo)注和云服務(wù)數(shù)據(jù)回流等多種低成本的數(shù)據(jù)管理服務(wù)適配廣適配廣體現(xiàn)在可以將模型部署在公有云服務(wù)器、本地服務(wù)器、小型設(shè)備、軟硬一體機(jī)等設(shè)備上四、任務(wù)實(shí)施EasyDL可以實(shí)現(xiàn)圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、文本分類等應(yīng)用，本知識(shí)點(diǎn)通過對(duì)圖像進(jìn)行分類講解EasyDL的使用步驟。1、任務(wù)背景四、任務(wù)實(shí)施2、實(shí)驗(yàn)思路感謝觀看任務(wù)13使用EasyDL實(shí)現(xiàn)芯片劃痕質(zhì)檢任務(wù)13使用EasyDL實(shí)現(xiàn)芯片劃痕質(zhì)檢010203什么是工業(yè)質(zhì)檢芯片劃痕質(zhì)檢案例介紹其他工業(yè)質(zhì)檢的應(yīng)用案例一、什么是工業(yè)質(zhì)檢質(zhì)檢工作具體是指根據(jù)某項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)衡量產(chǎn)品是否達(dá)標(biāo)的質(zhì)量檢查，因此，工業(yè)質(zhì)檢是在工業(yè)領(lǐng)域中，按照質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)對(duì)檢品，既包括原材料、中間體、半成品，也包括對(duì)成品進(jìn)行檢驗(yàn)、比較和判定的過程。在工匠精神的引領(lǐng)之下，國(guó)家以及社會(huì)制定嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)，而對(duì)于工業(yè)領(lǐng)域中，負(fù)有質(zhì)量管理責(zé)任的質(zhì)檢部門而言，強(qiáng)調(diào)工匠精神，既是職責(zé)本分，也是抓好各項(xiàng)工作的根本保證。二、芯片劃痕質(zhì)檢案例介紹隨著科技的發(fā)展，大多數(shù)電子元件行業(yè)的都用上了智能技術(shù)來輔助企業(yè)生產(chǎn)，以集成電路（IC）芯片為例，IC芯片作為智能電器的核心部件，一直充當(dāng)著“大腦”的角色，可用于智能手機(jī)、電視機(jī)、音響、電腦、電子琴等各種電子設(shè)備。IC芯片封裝工藝完成后，必須經(jīng)過嚴(yán)格的檢測(cè)，芯片質(zhì)檢是確保產(chǎn)品的質(zhì)量必不可少的重要環(huán)節(jié)，它直接影響到IC產(chǎn)品的質(zhì)量和后續(xù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的順利進(jìn)行。但是，在制造產(chǎn)品的過程中，表面缺陷通常是不可避免的。因此需要進(jìn)行芯片質(zhì)檢，芯片質(zhì)檢主要包括了對(duì)芯片主體、引腳、絲印等方面的質(zhì)檢，常見缺陷有芯片表面劃痕、引腳間距不均、引腳殘缺等。二、芯片劃痕質(zhì)檢案例介紹2022年“中國(guó)軟件杯大學(xué)生軟件設(shè)計(jì)大賽”（高職組）其中一個(gè)賽題也引用了該產(chǎn)業(yè)案例，要求選手使用EasyDL平臺(tái)完成數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署等工作，并將模型部署到智慧工業(yè)操作臺(tái)中，進(jìn)行模型驗(yàn)證，最終能夠判斷芯片實(shí)物是否存在劃痕缺陷和引腳缺失問題。因此，本任務(wù)對(duì)接競(jìng)賽要求，通過EasyDL平臺(tái)，訓(xùn)練一個(gè)能夠識(shí)別芯片表面是否有劃痕的模型。三、其他工業(yè)質(zhì)檢的應(yīng)用案例在工業(yè)質(zhì)檢行業(yè)中，噴油器閥座瑕疵檢測(cè)日均需求量是4000～6000件，峰值12000件，目前只能通過傳統(tǒng)的人工肉眼來進(jìn)行判斷。提升質(zhì)檢的審核效率是眾多生產(chǎn)工廠的核心訴求，而人工智能技術(shù)可以幫助生產(chǎn)工廠，在工業(yè)質(zhì)檢方面提高質(zhì)檢效率。三、其他工業(yè)質(zhì)檢的應(yīng)用案例另外，進(jìn)出口的服裝，鞋子，帽子等紡織品相關(guān)產(chǎn)品都必須經(jīng)過檢針，防止產(chǎn)品里有縫制過程中殘留下的斷針、金屬小物件等。基于物體檢測(cè)技術(shù)，使用已有的X光檢針圖像進(jìn)行標(biāo)注，經(jīng)過多個(gè)模型迭代驗(yàn)證，最終獲得可以在生產(chǎn)線上使用的模型，達(dá)到了清點(diǎn)箱包金屬部件個(gè)數(shù)，