一、整体
讲师介绍
目录
2、视觉技术和业务介绍
视觉是重要技术，平台介绍
技术实力，视频，图像，垂类，软硬一体
落地场景
产业认可
三、计算机核心技术
三大任务
图像分类
高精度
transformer逐渐成为主流
轻量化，人工设计和模型压缩
轻量化工具
工具箱
目标检测
技术及应用
主流方案
free,关键点，中心点
优化策略，不同尺度
样本，采样，加大难样本采样
效果是在某个数据集，效率是在某个硬件
套件
图像分割，像素级别的分类
主要技术
优化策略
套件
最新技术，学习长距离依赖
自监督算法，伪标签和自监督训练
对比学习，自监督算法
四、行业案例
技术的应用模式
电力
整体方案，TOB往往摄像头是现成的，只提供软件平台，TOC软件硬件一整套
难点
方案选择
压缩
蒸馏
量化
完整方案
实际
全目标，人脸识别，人体分析，车辆分析
版本迭代
OCR技术平台，CV和NLP
长尾效应
训练平台
全流程
特色
五、心得
技术研究和落地的差异
不同场景，精度的要求和意义不一样
效率工具打通
总结
