LabVIEW图形化的AI视觉开发平台(非NI Vision),大幅降低人工智能开发门槛


前言

之前每次进行机器学习和模型练习的时候发现想要练习不同模型的时候需求运用不同的结构,有时候费了九牛二虎之力总算写下了几百行代码之后,才发现环境调试不通,运转功率也差强人意,于是自己写了一个基于LabVIEW的机器视觉工具包,让编程变得更简单快接口文档捷的一起,还能够运用多种结构和硬件加速。


一、工具包内容

此人接口是什么工智能视觉工具包主要优势如下:

  1. 图形化编程,无需掌握文本编程根底即可完结机器视觉项目。

  2. 多种摄像头人脸识别一直失败原因数据采集和矩阵核算。

  3. 数百种图画算子的调用。

  4. 供给tensorflow、pytorch、caffe、darknet、onnx、paddle等多种安全教育平台登录结构深度学习模型的调用并完成推理。

  5. 支撑Nvidia GPU、Intel、TPU、NPU多种加速。

  6. 供给近百个应用程序典范,接口crc错误计数包含物体分类、物体检测、物体丈量、图画切割、 人脸辨认、天然安全工程师场景下OCR等多种有用场景。

工具包中的函数选版如下:

LabVIEW图形化的AI视觉开发渠道(非NI Vision),大幅下降人工智能开发门槛

例如,一人脸识别个摄像头采集安全教育手抄报并进行yolov5方接口针检测的典范程序,只需在LabVIEW中编写简单的图形化程序,即可完成。在大量简化编程难度的一起,也保持了c++安全教育日的高效运转特性。

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二、工具包下载链接

download.c安全生产法sdn.net/download/vi…

三、完成物体辨认

无论运用何种结构练习物体检测模型,都能够无缝集成到LabVIEW中,并运用智能接口crc错误计数视觉工具包供给的CUDA接口完成加速推理,模型包含但不限于:

  • yo接口和抽象类的区别lov3/yolov4/yolov5/yolox/p人脸识别用照片可以识别吗p-yolo
  • SSD,Fastest-RCNN(物体检测)
  • mobileNet、VGGnet、Resnet、Densenet、Effic人脸识别摄像头ientnet等(物体分类)

经过算法优化,在LabVIEW中运转模型的速度显着好于python安全教育手抄报,这对于对性能要求较高的工业现场来说十分友好有用。比如说:工地安全帽检测、物体外表缺点检测等,如下图运用yolov4进行物体辨认,在GPU模式下,无论人脸识别用照片可以识别吗是运转速度和辨认率都能够达到工业等级。。

LabVIEW图形化的AI视觉开发渠道(非NI Vision),大幅下降人工智能开发门槛

实测过程中我们发现同一接口接口文档系环境下,运用labview工具包的辨认功率远高于python辨认功率。

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四、完成图画切割

图画切割是当今核算机视觉范畴的关键问题之一。安全教育手抄报从宏观上看,图画切割是一项高层次的使命,为完成场景安全模式的完好理解铺平了路人脸识别摄像头途。场景理解作为一个核心的核算机人脸识别摄像头视觉问题,其重要性在于越来越多的应用程序经过从图画中揣度知识来安全生产法供给营养。跟着深度接口crc错误计数学习软硬件的加速发展,一些前沿的应用包含自动驾驶接口测试汽车、人机交互、医疗影像等,都开始研究并运用图画人脸识别一直失败原因切割技术。

本次集成的智能工具包供给了多种图画切割的调用模块,并完成了GPU模式下的加速运转。如: 语义切割:Segnet、deeplabv1~deeplab人脸识别软件v3、u-net等;实例切割:Mask-RCNN、P接口文档ANet等

LabVIEW图形化的AI视觉开发渠道(非NI Vision),大幅下降人工智能开发门槛


五、天然场景下的安全期计算器文字辨认

人工智能供给了文本检测定位(DB_TD500_resnet50、EAS人脸识别T)、文本辨安全教育日认的模块(CRNN)接口测试用例设计,用户能够运用该模块完成天然场景下的人脸识别摄像头中英文文字辨认

应用:身份证辨认、表单辨认、包装盒标签检测等

LabVIEW图形化的AI视觉开发渠道(非NI Vision),大幅下降人工智能开发门槛
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总结

能够经过链接进行工具包的下载,如有问题可增加技术交流群进行进一步的探讨。 qq安全期计算器群号:705637299,人脸识别进群请备注:LabVIEW 机器学习

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