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AI训练平台
VisionBank AI深度学习训练平台，提供数据标注，模型训练，模型测试等一站式模型开发服务。输出的模型可用于VisionBank平台的各种深度学习算子，实现更简单，更轻松的机器视觉应用。
平台优势
零门槛
数据绝对安全
本地化训练
模型通用
基于CPU和GPU推理的模型同时支持
训练功能齐全、性能强大
AI训练平台是一款面向工业视觉领域，集项目管理、数据集管理、数据标注、模型训练为一体的全流程AI开发平台
项目管理
数据标注
模型训练
以项目为单位
平台以项目为单位进行数据、模型和项目成员的管理，支持为项目成员分配权限，包括管理数据集、管理模型以及模型训练的权限。
友好直观的管理功能
支持同时进行多个项目，可定制化应用开发，全场景覆盖的0代码操作模式，方便用户操作管理，满足用户各类自定义业务逻辑需求。
更高效率的视觉数据标注
平台具备多种标注工具，支持小样本检测，以强大的算力有效降低训练时间，可以在更短时间内获取更高精度的结果。
支持版本管理
测试对比存在训练参数、训练样本等差异的模型优劣。
节省算力平台硬件支出：
VisionBank AI训练的神经网络模型推理完全基于CPU实现，而且神经网络模型训练同时支持CPU和GPU。用户可以根据项目所需模型的复杂程度灵活选择算力平台，从而节省不必要的算力平台硬件支出；
支持神经网络模型再训练：
根据工业场景应用的复杂性，支持模型的继续训练，从而可以形成行业专用神经网络模型。
高性能AI算法模型
支持全图分类、像素分割、目标定位、通用字符识别OCR的AI算法模型训练
全图分类
深度学习缺陷过滤
用户通过 ROI 指定一个区域，不使用任何传统算法，直接由深度学习来推理此区域是缺陷或不是
深度学习模型分类
模块基于深度学习算法对输入图像中指定区域进行一个分类
缺陷检出深度学习过滤
将传统机器视觉算法和深度学习算法深度融合，使用传统算法检测缺陷目标，适当过检；然后用深度学习过滤算法进行 Y/N 的二次过滤。
像素分割
深度学习缺陷检出
使用深度学习像素分割算法实现的缺陷检出和有无检查。
深度像素分割字符识别
基于深度学习像素分割算法实现的字符识别，适用于识别一些大致水平的并且间距比较大的字符。
深度学习图像增强（分割）
基于深度学习像素分割算法实现的图像增强，输出标签图、概率图等
目标定位
深度学习目标定位
基于深度学习目标定位算法实现的物体定位模块
深度学习部件缺失和多余检查
基于深度学习目标定位算法实现的物体定位、并对目标数量判断。
深度目标定位字符识别
基于深度学习目标定位算法实现的字符识别
深度学习图像增强（定位）
于深度学习目标定位算法实现的图像增强，输出标签图、概率图等。
通用字符识别OCR
无需调整参数
可实现智能参数自适应，免去了耗时耗力的调参工作
无需登录字体库
传统的算法识别，需要登录每个字符的模型，以保证字符的准确识别，VisionBank AI的深度通用字符识别功能模块则可轻松免去这一步操作
无需深度学习训练
只需拖拉一个模块即可实现字符的直接识别
多字符类型识别
可对数字、字母（大小写）、符号、汉字、日语等多种字符类型完成一步识别；
全场景兼容
兼容各种复杂的应用场景，可对快消、零售、医药、机械制造等所有行业中涉及包装编码检测的场景提质增效。
不断更新、持续完善的产品版本
持续更新优化，为生产制造降本增效
V1.0版本
2022.01主要更新内容
项目发布
支持项目、数据集、模型管理
及权限控制
及权限控制
项目用户操作日志追踪
V2.0版本
2022.05主要更新内容
视觉风格及交互全面升级
训练服务任务调度优化
支持模型转换
兼容VISIONTRAIN数据集
的导入及导出
的导入及导出
支持企业的私有化部署
V2.1版本
2022.09主要更新内容
模型在线验证及专业指标评估
数据集支持智能化预标注
标注体验优化升级
支持ID智能读码器、RGB-D相机产品的模型训练及转换
多行业案例积累
面向3C电子、新能源、物流、汽车制造、半导体/集成电路、食品医药等多个行业