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“AI+视觉”的应用，为当下诸多企业的生产智能化打开了新的想象空间。其中，深度学习作为AI视觉的核心技术，在实际应用中往往需要经历一个耗时较长的阶段——深度学习神经网络模型训练。其目的是通过使用已标注的数据集来训练模型，使其能够自动识别和分类对象。整个训练过程包含数据收集、数据标注、模型训练、模型验证、模型部署等步骤，模型的训练结果对最终的视觉检测效果有着直接影响。
在应用了深度学习的复杂检测任务中，往往需要训练多个模型来达成最终的视觉检测标准，但多模型训练经常面临以下两大问题：
1. 训练耗时长
在深度学习的训练过程中，需要处理大量的数据，并且需要进行复杂的数学计算。对于每个模型来说，训练过程可能需要数小时。
2.多模型训练成本高
在工业应用场景中，如果需要训练多个模型以形成完整的视觉方案，随着模型参数数量的增加，就需要更多的算力和时间来存储处理参数，造成算力资源的浪费。
一、VisionBank AI深度学习多模型同步训练功能 模型训练加速 标注训练两不误
针对以上难点，9570官方金沙入口登录技术研发团队于近期成功迭代深度学习模型训练模块，上线多模型同步训练功能。该功能在VisionBank AI的高效架构之上，延续了操作简单的图形化开发方式，基于深度学习算法的技术加持，重点围绕复杂检测任务、模型构建效率和易用性进行优化，将为用户带来更智能、更便捷的使用体验：
1.模型训练前，可使用覆盖全图分类、目标定位、像素分割等算法模块的各类标准标注工具及智能化标注工具，快速完成数据标注。
2.启用“多模型同步训练功能”，将多个已标注的模型发送引擎同步训练。同时可以一边进行数据标注，一边进行模型训练。该功能可在不增加任何算力成本的情况下极大缩短模型训练耗时。高效解决光伏、锂电、半导体、汽车、医药、食品等众多领域中的复杂视觉检测方案的落地工期问题。满足产线高速生产的需求，助力客户提升生产效率、产品良率，降低人工成本。
二、AI+视觉应用案例
接线盒激光焊接机视觉检测系统：AI目标定位应用
接线盒自动安装机视觉检测系统：AI目标定位应用
自动贴铭牌机视觉检测系统：AI字符识别应用
极片分切一体机视觉检测系统：AI缺陷检测应用
圆柱电池汇流盘焊接机视觉检测系统：AI目标计数应用
晶圆表面缺陷检测解决方案：AI缺陷检测应用
晶圆定位解决方案：AI目标定位应用
木刀表面缺陷视觉检测解决方案：AI缺陷检测应用
镜片自动脱模视觉检测系统：AI目标定位应用
医药医美产品灌装贴标加塞一体机视觉检测系统：AI字符识别应用
桃子挖核机定位视觉检测系统：AI目标定位应用
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