AI 端侧落地+图像语义分割，百度 AI 快车道揭秘工业质检不再靠“人眼”的秘

HacPGMzo

3 C: u$ t+ u1 q# T# A3 `1 \AI时代下的人才缺口，已经让各企业感受强烈。人工智能的行业落地，需要多层次的人才结构。来自顶尖企业中的芯片、算法人才；拥揽世界大赛、论文的顶尖实验室是一种；更多的AI解决方案研发，工业级的落地应用等人才，往往是最大缺口。

5 a& a, H$ W. @6 S百度AI快车道——企业深度学习实战营，由百度AIG飞桨团队研发，针对AI时代的人才缺口，依托自身深厚的深度学习技术产业实践经验，不断为广大相关领域企业的技术从业人员进行实战教学与案例分享，目前已在全国多地举办了多次课程，为企业培养AI领域拥有可实际操作解决业务问题的人才持续努力着。
百度AI快车道将于12月7日、12月8日再入上海，接连带来两场重磅活动。先后举办包含图像语义分割套件PaddleSeg、预训练模型管理和迁移学习工具PaddleHub的“图像语义分割Pro”专场，以及端侧推理引擎“Paddle Lite“专场，满满干货等你来，欲报从速！

' h5 k$ P5 N9 ~$ S# W& I0 A8 |: g
7 s4 x4 Q* T3 E+ c$ t% I1 k0 J
. f: V: D. B  {7 ^4 y0 U9 I. |; @12月7日上海——图像语义分割Pro专场

( y+ o0 f( ]* z/ [# D

$ X. I+ z- R# R2 jPaddleSeg+PaddleHub专场中，将由百度名师带来经典的PaddleSeg图像分割技术介绍、在人像处理与工业质检场景中的实战，以及百度飞桨的预训练模型管理和迁移学习工具PaddleHub结合案例的详细介绍，全新升级的PaddleHub可支持最新发布的产业级预训练模型“Master模式”。
报名链接：https://iwenjuan.baidu.com/?code=9pyp4c
关于PaddleSeg与PaddleHub：
在计算机视觉领域，图像分割有非常广泛应用的场景。基于这样背景，飞桨开发了图像分割开发套件PaddleSeg，目标是降低开发门槛，更容易实现产业落地。图像分割开发套件基于飞桨的核心框架，主要做了以下方向的建设：一是数据增强，将工业级常用分割算法开放出来；二是在模型层使用模块化的设计，将整个分割的模型拆分成三块，包括骨干网络、分割网络和模型损失函数。拆解之后，可以让这些模块自由组合，能够解决特定场景的问题。三是在训练场景上，PaddleSeg里面做了大量性能方面的优化，在显存优化和预测速度上都做了大量的工作。四是易用性方面，通过实际的项目打磨验证，找到使用过程当中的痛点并且解决掉。训练模型工业级部署，开发套件也做了集成，可以帮助广泛开发者使用。
- c5 x+ _0 k' p8 s: IPaddleHub集成了预训练模型和迁移学习的工具，在最新的升级中增加了两个核心能力：一是自动化调参，基于一键自动超参搜索；二是进一步夯实了一键模型化服务的能力，开发者可以很容易把自己想要用的模型快速变成服务。为了提升易用性，PaddleHub的API采用了高层封装，包含迁移任务、迁移策略和数据处理等，方便开发者使用，在解决了开发效率的问题的同时，保持了灵活性。 


( g3 S0 r5 b) G% t2 J0 I& J7 u
3 o& u5 K5 `8 f, y7 \/ R9 R' P
12月8日上海——Paddle Lite专场
# T! Y( J1 L: S

Paddle Lite专场由百度深度学习技术平台部技术经理、百度深度学习技术平台部资深研发工程师主讲，详细解读Paddle Lite的技术特点、使用方法和相关应用，同时也会通过实践，实现目标检测在手机上的部署，完整体验Paddle Lite在实际业务中的应用。
2 J/ g3 O4 _0 E+ V( ~' V5 D报名链接：https://iwenjuan.baidu.com/?code=t6729t
$ `* i) \8 O: @% \) T5 G( [关于Paddle Lite：
$ ^+ E8 @' \" C7 ~Paddle Lite是飞桨产品栈中用于端侧高性能轻量化AI应用部署的推理引擎，核心用途是将训练出的模型在不同硬件平台场景下快速部署，根据输入数据，执行预测推理得到计算结果，支持实际的业务应用。
, V0 j5 B5 w4 q+ U- \今年8月，飞桨对外发布Paddle Lite Beta版，经过两个多月的迭代与发展，“WaveSummit+”2019深度学习开发者峰会上Paddle Lite2.0正式发布，Paddle Lite自Beta版发布以来，在如下核心功能上进行升级：

• 多框架支持：原生支持飞桨的模型，同时通过X2Paddle工具，提供对TensorFlow，PyTorch和ONNX模型格式的更充分的支持；
  
• 多硬件支持：除了ARM CPU、移动端GPU、华为NPU，新增支持Nvidia GPU和X86 CPU；
  + f, [, {# M, s$ d6 ~6 M. D7 I
• 更好的性能：更新benchmark，提升了在ARM CPU上尤其是int8的性能；
  % E& s: ?7 q: ^: T
• 更加完备的功能：支持python API，优化编译流程，新增预测库极致裁剪等功能；
  
• 更加完善的文档和demo：提供完善的文档和多平台的demo，包括安卓、iOS和树莓派等。
  

# i1 v  C2 ~) [6 i6 k戳“阅读原文”，立即报名参会！
来源：http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1575378005&ver=2012&signature=Ih7RdpBXmyvZ8p*aHIllrUH4wKx85DxQwrptJvgsJ3J5TpQUCWGAAR35epMAfMnF8RfnQ0C67tJo4JyujJh0o5IASQtt3EIwyFnJXIV4FidCIceCiPIqmvLDihim8G1M&new=1
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！