AI Creator 可视化模型训练平台
功能特性
零代码简化操作流程
一个页面支持多个操作
- 项目详情界面可完成算法模块协同设计、数据关联、标注导入、标注、模型训练与测试、模型效果验证、模型下载等多个操作流程。
- 模型训练的核心流程均在一个页面完成，最大程度的减少了页面跳转，提升用户体验。
数据管理
统一的数据管理、跨项目使用
- 按账号管理数据，图集可关联至多个项目。
- 图集卡片式呈现，列表页可展示更多有效信息。
多种预置算法
预置多种算法模块、组合更灵活
- 支持定位、分割、分类、正样本、OCR、目标检测等多类训练算法，且在持续丰富完善。
- 支持将算法模块用串并联方式组合，根据不同场景设计模型训练方式。
- 前置模块输出即为后序模块输入，演进式展现模型训练效果，模型训练中的问题一目了然。
像素级在线标注
更具针对性、交互体验更好
优化标注操作功能，大幅提升流畅度。
根据不同的算法模块，定制不同标注功能：
定位：定位框标注
分割：多边形标注 (json)、画笔标注 (像素点)
分类：图片标注
OCR：多边形 + 文本框如数
支持 Labelme 和 Pixel Annotation 常用标注工具的标注数据导入。
优化图片加载方式，对比上一版本，大尺寸原图加载时间缩短 50% 以上。
参数多样性
参数更多、模型训练效果显著提升
- 训练参数、测试参数分别设置，多维度调整训练效果。
- 不同算法模块，不同参数项。
- 更多高阶参数持续导入。
可视化训练过程
训练进度、模型指标一目了然
- 模型日志实时打印，可导出，便于查找细节问题。
- 当模型收敛好，指标优异时，自动终止训练，节省资源与时间。
- 手动终止训练亦可保存最优模型，训练灵活可控。
支持加样训练
模型版本管理、加样和重新训练灵活配置
- 模型改动不大，针对少数特征识别时，可选择加样训练，节约训练时间和资源，保证模型稳定性。
- 模型保存方式可配置，版本可追溯，在不确定新模型效果时，可以将新旧模型对比验证。
友好的展示页
标注和测试结果叠加显示
- 独立控制标注信息、测试结果、ROI 是否显示。
- 基于原图叠加展示，可精确对比缺陷与推理结果间的差异，细节问题更易被发现。
模型验证
- 可选择不同模块版本，组合验证模型效果。
- 基于原图叠加展示推理结果。
- 一键关联图片到模型训练数据。
支持远程部署
- 模型验证通过后，可对模型进行发布，并实现远程部署。
- 模型发布过程中，可选择目标平台 AI 芯片进行针对性的优化，充分发挥目标 AI 芯片的计算性能。当前已支持多个高通 AI 芯片型号。
- 在已集成的部署节点列表中，选择目标节点，实现一键远程部署。
模型下载
- 默认 PyTorch 格式 (.pth) 模型下载。
- 支持边缘AI芯片厂商特定格式模型下载，如高通 DLC / QNN 格式模型 (模型发布时选择)。
- 支持多算法模块不同版本组合之后打包下载。
