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”的秘诀

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AI时代下的人才缺口，已经让各企业感触强烈。人工智能的行业落地，需要多条理的人才构造。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。

百度AI快车道——企业深度进修实战营，由百度AIG飞桨团队研发，针对AI时代的人才缺口，依托自身深挚的深度进修手艺财富实践经验，络续为恢弘相关范畴企业的手艺从业人员进行实战教授与案例分享，今朝已在全国多地举办了多次课程，为企业培育AI范畴拥有可实际把持解决买卖问题的人才持续起劲着。

百度AI快车道将于12月7日、12月8日再入上海，接连带来两场重磅运动。先后举办包含图像语义朋分套件PaddleSeg、预练习模型治理和迁徙进修对象PaddleHub的“图像语义朋分Pro”专场，以及端侧推理引擎“Paddle Lite“专场，满满干货等你来，欲报赶快！

12月7日上海——图像语义朋分Pro专场

PaddleSeg+PaddleHub专场中，将由百度名师带来经典的PaddleSeg图像朋分手艺介绍、在人像处理与工业质检场景中的实战，以及百度飞桨的预练习模型治理和迁徙进修对象PaddleHub连系案例的具体介绍，全新升级的PaddleHub可支撑最新发布的财富级预练习模型“Master模式”。

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关于PaddleSeg与PaddleHub：

在较量机视觉范畴，图像朋分有非常普遍应用的场景。基于如许配景，飞桨斥地了图像朋分斥地套件PaddleSeg，方针是降低斥地门槛，更轻易实现财富落地。图像朋分斥地套件基于飞桨的焦点框架，首要做了以下偏向的扶植：一是数据增加，将工业级常用朋分算法开放出来；二是在模型层使用模块化的设计，将整个朋分的模型拆分成三块，包罗主干收集、朋分收集和模型损失函数。拆解之后，能够让这些模块自由组合，可以解决特定场景的问题。三是在练习场景上，PaddleSeg里面做了大量机能方面的优化，在显存优化和展望速度上都做了大量的工作。四是易用性方面，经由实际的项目打磨验证，找到使用过程傍边的痛点而且解决掉。练习模型工业级布置，斥地套件也做了集成，能够匡助普遍斥地者使用。

PaddleHub集成了预练习模型和迁徙进修的对象，在最新的升级中增加了两个焦点能力：一是主动化调参，基于一键主动超参搜刮；二是进一步夯实了一键模型化办事的能力，斥地者能够很轻易把本身想要用的模型快速酿成办事。为了提拔易用性，PaddleHub的API采用了高层封装，包含迁徙义务、迁徙策略和数据处理等，轻易斥地者使用，在解决了斥地效率的问题的同时，连结了天真性。 

12月8日上海——Paddle Lite专场

Paddle Lite专场由百度深度进修手艺..部手艺司理、百度深度进修手艺..部资深研发工程师主讲，具体解读Paddle Lite的手艺特点、使用方式和相关应用，同时也会经由实践，实现方针检测在手机上的布置，完整体验Paddle Lite在实际买卖中的应用。

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关于Paddle Lite：

Paddle Lite是飞桨产物栈顶用于端侧高机能轻量化AI应用布置的推理引擎，焦点用途是将练习出的模型在分歧硬件..场景下快速布置，凭据输入数据，执行展望推理获得较量究竟，支撑实际的买卖应用。

本年8月，飞桨对外发布Paddle Lite Beta版，经由两个多月的迭代与成长，“WaveSummit+”2019深度进修斥地者峰会上Paddle Lite2.0正式发布，Paddle Lite自Beta版发布以来，在如下焦点功能长进行升级：

• 多框架支撑：原生支撑飞桨的模型，同时经由X2Paddle对象，供应对TensorFlow，PyTorch和ONNX模型花样的更充裕的支撑；

• 多硬件支撑：除了ARM CPU、移动端GPU、华为NPU，新增支撑Nvidia GPU和X86 CPU；

• 更好的机能：更新benchmark，提拔了在ARM CPU上尤其是int8的机能；

• 加倍完整的功能：支撑python API，优化编译流程，新增展望库极致裁剪等功能；

• 加倍完美的文档和demo：供应完美的文档和多..的demo，包罗安卓、iOS和树莓派等。

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