TAO Toolkit

2024年 6月 24日
NVIDIA Metropolis Microservices 和 NVIDIA Isaac Sim 的實時視覺 AI 從數字孿生到云原生部署
隨著視覺人工智能復雜性的增加,精簡的部署解決方案對優化空間和流程至關重要。NVIDIA 通過 NVIDIA Metropolis AI…
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2024年 6月 2日
利用多攝像頭追蹤工作流程優化大型空間的流程
倉庫、工廠、體育場和機場等大片區域通常由數百個攝像頭進行監控,以提高安全性并優化運營。通過這些攝像頭準確跟蹤物體和測量活動稱為多攝像頭跟蹤,
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2023年 4月 12日
都市聚焦: Lumeo 簡化視覺 AI 開發
全球最重要的空間部署了超過 10 億臺攝像機,這些攝像機是視頻和數據的關鍵來源。
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2023年 1月 31日
使用 NVIDIA TAO 工具包和權重和偏差加速 AI 開發
利用圖像分類、對象檢測、 自動語音識別 ( ASR )和其他形式的人工智能可以推動公司和商業部門的大規模變革。然而,
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2022年 12月 13日
使用 NVIDIA TAO 工具包和 Azure 機器學習創建自定義 AI 模型
目前,人工智能應用程序的構建和部署方式正在發生根本性轉變。人工智能應用越來越復雜,并應用于更廣泛的用例。這需要端到端的人工智能生命周期管理,
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2022年 12月 13日
通過預訓練模型和 NVIDIA TAO 工具包促進 AI 開發
最新版本的 NVIDIA TAO Toolkit 4.0 通過全新的 AutoML 功能、
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2022年 12月 8日
使用 NVIDIA DeepStream 和 NVIDIA TAO 工具包構建端到端零售分析應用程序
如今,零售商可以使用商店中安裝的攝像頭和傳感器提供的大量視頻數據。利用計算機視覺 AI 應用程序,
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2022年 7月 25日
NVIDIA AI Enterprise 2.1 的新增功能
今天, NVIDIA 宣布 NVIDIA AI 企業 2.1 正式上市。這一最新版本的端到端人工智能和數據分析軟件套件經過優化、認證,
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2022年 6月 6日
使用最新的 TAO 工具包簡化 AI 模型開發
今天, NVIDIA 宣布最新版本的 TAO 工具包 . 作為 NVIDIA Train , Adapt and Optimize (…
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2022年 3月 9日
GTC 內幕指南:計算機視覺、 NLP 、推薦者和機器人
尋找不同的主題領域?留意我們的其他帖子! 3 月 21 日至 24 日,加入 GTC ,探索人工智能、計算機視覺、數據科學、
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2022年 3月 2日
TAO 工具包加速人工智能模型開發的 3 種方法
人工智能應用由模型驅動。深度學習模型建立在數學算法之上,并使用數據和人類專業知識進行訓練。這些模型可以根據圖像、
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2022年 2月 28日
利用 NVIDIA TAO 工具包和 Innotescus 進行遷移學習的策展數據
人工智能應用程序由機器學習模型提供動力,這些模型經過訓練,能夠根據圖像、文本或音頻等輸入數據準確預測結果。
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2022年 1月 26日
NGC 上的最新信息:安全報告、 PyTorch 、 TensorFlow 、 HPC 等的最新容器
NVIDIA NGC 目錄 是 GPU 優化的深度學習、機器學習和 HPC 應用的中心。通過高性能軟件 containers 、
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2022年 1月 25日
使用 NVIDIA TAO 工具包和 Appen 數據注釋平臺克服數據收集和擴充障礙
從頭開始構建人工智能模型需要大量的數據、時間、金錢和專業知識。這與在人工智能領域取得成功的條件不符:快速上市,
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2022年 1月 25日
學習構建實時視頻 AI 應用程序
視頻分析依靠計算機處理和視頻內容的自動分析來檢測和確定時間和空間事件。隨著視頻迅速成為傳遞信息的主要媒體形式,
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2021年 12月 2日
使用 NVIDIA TAO 更快地創建定制、生產就緒的 AI 模型
所有 AI 應用程序都由模型提供支持。模型可以幫助發現零件的缺陷,檢測疾病的早期發病,翻譯語言,等等。
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