TAO 工具包 – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Thu, 04 Jan 2024 05:50:45 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 借助 NVIDIA DeepStream 和 Edge Impulse 實現計算機視覺快速部署 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/fast-track-computer-vision-deployments-with-nvidia-deepstream-and-edge-impulse/ Thu, 14 Dec 2023 05:46:30 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=8593 Continued]]> 基于 AI 的計算機視覺 (CV) 應用程序不斷增加，對于從視頻源中提取實時見解尤為重要。這項革命性的技術使您能夠解鎖在沒有重大操作人員干預的情況下無法獲得的寶貴信息，并為創新和解決問題提供新的機會。 NVIDIA DeepStream SDK 旨在為智能視頻分析 (IVA) 用例提供從視頻流中提取見解的能力，利用機器學習 (ML) 技術。在 NVIDIA 硬件上運行時，DeepStream 利用 GPU 加速和專為 ML 優化的加速硬件，以最大化提升預處理性能。 本文將探討如何結合使用 NVIDIA Omniverse 和 Edge Impulse，利用 NVIDIA DeepStream SDK 進行模型開發和部署，以便您可以快速創建端到端應用。Edge Impulse 是 NVIDIA 初創加速計劃的一部分。 在當今環境中，快速構建復雜、

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]]> 8593 借助 NVIDIA TAO 為數萬億臺設備開發和優化視覺 AI 模型 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/develop-and-optimize-vision-ai-models-for-trillions-of-devices-with-nvidia-tao/ Wed, 06 Dec 2023 05:18:42 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=8409 Continued]]> 全球的開發者正在利用 NVIDIA TAO 工具套件 構建 AI 驅動的視覺感知和計算機視覺應用程序。現在，得益于該平臺的顯著增強和強大的生態系統支持，這一過程變得比以往更快、更簡單。 NVIDIA TAO 工具套件 支持超過 10 種計算機視覺和視覺 AI 模型，包括圖像分類、物體檢測、三種類型的分割、光學字符識別 (OCR)、動作識別、關鍵點估計、身體姿態估計、嵌入模型、連體網絡等。 TAO 工具套件的入門速度比以往更快，支持超過 NVIDIA NGC 上的 40 個預訓練模型。利用 TAO 的方法可以隨著用于調整各行各業模型的工作流而不斷擴展。如需了解詳情，請參閱 借助 NVIDIA TAO 和視覺 AI 模型變革工業缺陷檢測 和 自定義 AI 模型：使用 NVIDIA TAO 訓練角色檢測和識別模型。 TAO 的下載量已超過 10 萬次，

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]]> 8409 借助 NVIDIA TAO 和視覺 AI 模型變革工業缺陷檢測 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/transforming-industrial-defect-detection-with-nvidia-tao-and-vision-ai-models/ Mon, 20 Nov 2023 04:58:27 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=8298 Continued]]> 效率在工業制造中至關重要，在工業制造中，即使是微小的收益也會產生重大的財務影響。據美國質量協會稱，“許多組織的真正質量相關成本將高達銷售收入的 15-20%，有些則高達總運營的 40%.”這些驚人的統計數據揭示了一個嚴峻的現實：工業應用中的缺陷不僅會損害產品質量，而且會消耗公司收入的很大一部分。 但是，如果公司能夠收回這些損失的利潤，并將其重新用于創新和擴展呢？這是 AI 潛力的亮點所在。 本文將探討如何使用 NVIDIA TAO 設計自定義 AI 模型，以找出工業應用中的缺陷，從而提高整體質量。 NVIDIA TAO 工具套件是基于 TensorFlow 和 PyTorch 構建的低代碼 AI 工具包。它通過抽象出 AI 模型和深度學習框架的復雜性來簡化和加速模型訓練過程。借助 TAO 工具套件，開發者可以使用預訓練模型，并針對特定用例對其進行微調。 在本文中，

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]]> 8298 如何訓練自主移動機器人使用合成數據檢測倉庫托盤搬運車 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/how-to-train-autonomous-mobile-robots-to-detect-warehouse-pallet-jacks-using-synthetic-data/ Wed, 25 Oct 2023 05:29:37 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=8044 Continued]]> 合成數據在訓練部署在自主移動機器人（AMR）上的感知 AI 模型時起著關鍵作用。這一過程在制造業中變得越來越重要。如果想查看使用合成數據生成可檢測倉庫中托盤的預訓練模型的示例，請參見利用 OpenUSD 和合成數據開發托盤檢測模型。 這篇文章探討了如何訓練 AMR 使用合成數據檢測倉庫托盤搬運車。托盤搬運車通常用于倉庫中提升和運輸重型托盤。在擁擠的倉庫中，AMR 檢測并避免與托盤搬運車碰撞非常重要。 為了實現這一目標，我們需要在各種照明和遮擋條件下，使用大量多樣的數據來訓練人工智能模型。真實數據很少能夠捕捉到所有潛在的場景。合成數據生成 (SDG)，這是由 3D 模擬生成的注釋數據，使開發人員能夠克服數據缺口并引導模型訓練過程。 這個用例將再次采用以數據為中心的方法，通過操縱數據，而不是更改模型參數來適應數據。

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]]> 8044 自定義 AI 模型：使用 NVIDIA Triton 部署字符檢測和識別模型 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/create-custom-character-detection-and-recognition-models-with-nvidia-tao-part-2/ Tue, 15 Aug 2023 04:50:58 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7599 Continued]]> NVIDIA Triton Inference Server 通過使團隊能夠在任何基于 GPU 或 CPU 的基礎設施上部署、運行和擴展經過訓練的 ML 或 DL 模型，簡化和標準化 AI 推理。它幫助開發人員在云端、本地、邊緣和嵌入式設備上提供高性能推理。 nvOCDR 庫已集成到 Triton 中進行推理。nvOCDR 庫封裝了用于光學字符檢測和識別（OCD/OCR）的整個推理管道。該庫使用在 TAO Toolkit 上訓練的 OCDNet 和 OCRNet 模型。想要了解更多詳細信息，請參閱 nvOCDR 文檔。 本文是關于使用 NVIDIA TAO 和預訓練模型創建和部署自定義 AI 模型以準確檢測和識別手寫文本的系列文章的一部分。第一部分 解釋了如何使用 TAO 對字符檢測和識別模型進行訓練和微調。本部分將引導您完成使用 NVIDIA Triton 部署模型的步驟。

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]]> 7599 自定義 AI 模型：使用 NVIDIA TAO 訓練字符檢測和識別模型 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/create-custom-character-detection-and-recognition-models-with-nvidia-tao-part-1/ Tue, 15 Aug 2023 04:44:58 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7596 Continued]]> 光學字符檢測（OCD）和光學字符識別（OCR）是用于從圖像中提取文本的計算機視覺技術。不同行業的使用情況各不相同，包括從掃描的文檔或帶有手寫文本的表格中提取數據、自動識別車牌、根據序列號對履行中心中的箱子或物體進行分類、根據零件號識別組裝線上要檢查的部件等。 OCR 應用于許多行業，包括金融服務、醫療保健、物流、工業檢測和智能城市。OCR 通過自動化手動任務，提高了企業的生產效率和運營效率。 為了有效，OCR 必須達到或超過人類水平的準確性。由于它所涉及的獨特用例，它本身就很復雜。例如，當 OCR 分析文本時，文本可以在字體、大小、顏色、形狀和方向上變化，可以是手寫的，也可以具有其他噪聲，如部分遮擋。在測試環境中微調模型對于保持高精度和降低錯誤率變得極其重要。 NVIDIA TAO 工具包 是一個低代碼人工智能工具包，

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]]> 7596 利用 OpenUSD 和綜合數據開發智慧城市交通管理系統 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/developing-smart-city-traffic-management-systems-with-openusd-and-synthetic-data/ Tue, 01 Aug 2023 02:50:01 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7490 Continued]]> 智能城市代表了城市生活的未來。然而，它們可能會給城市規劃者帶來各種挑戰，尤其是在交通領域。為了取得成功，城市的各個方面——從環境和基礎設施到商業和教育——必須在功能上進行整合。 這可能很困難，因為單獨管理交通流量是一個復雜的問題，充滿了擁堵、事故應急響應和排放等挑戰。 為了應對這些挑戰，開發人員正在開發具有現場可編程性和靈活性的人工智能軟件。這些軟件定義的物聯網解決方案可以應用于實時環境，如交通管理，車牌識別，智能停車和事故檢測等。 盡管如此，建立有效的人工智能模型說起來容易做起來難。遺漏值、重復示例、錯誤標簽和錯誤特征值是訓練數據的常見問題，這些問題可能導致模型不準確。在自動駕駛汽車的情況下，不準確的結果可能是危險的，也可能導致交通系統效率低下或城市規劃不佳。 端到端人工智能工程公司 SmartCow，作為 NVIDIA Metropolis 的合作伙伴，

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]]> 7490 使用 Vision Transformers 和 NVIDIA TAO 提高視覺 AI 應用程序的準確性和穩健性 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/access-the-latest-in-vision-ai-model-development-workflows-with-nvidia-tao-toolkit-5-0-2/ Tue, 25 Jul 2023 03:27:05 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7504 Continued]]> 視覺轉換器（ ViT ）正在掀起計算機視覺的風暴，為具有挑戰性的現實世界場景提供了令人難以置信的準確性、強大的解決方案，并提高了可推廣性。這些算法在提升計算機視覺應用程序方面發揮著關鍵作用， NVIDIA 使用 NVIDIA TAO Toolkit 和 NVIDIA L4 GPU 可以輕松地將 ViT 集成到您的應用程序中。 ViT 是一種機器學習模型，它將最初為自然語言處理設計的 transformer 架構應用于視覺數據。與基于 CNN 的同類產品相比，它們有幾個優勢，并且能夠對大規模輸入進行并行處理。雖然 CNNs 使用的本地操作缺乏對圖像的全局理解，但 ViT 提供了長期依賴性和全局上下文。他們通過以并行和基于自我關注的方式處理圖像，實現所有圖像補丁之間的交互，從而有效地做到了這一點。 圖 1 顯示了 ViT 模型中圖像的處理，

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]]> 7504 使用 Superb AI Suite 和 NVIDIA TAO 工具包創建高質量的計算機視覺應用程序 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/create-high-quality-computer-vision-applications-with-superb-ai-suite-and-nvidia-tao-toolkit/ Mon, 12 Jun 2023 05:26:59 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7223 Continued]]> 數據標記和模型訓練一直被認為是團隊在構建 AI / ML 基礎設施時面臨的最大挑戰。這兩個步驟都是 ML 應用程序開發過程中的關鍵步驟，如果做得不當，可能會導致結果不準確和性能下降。要了解更多信息，請參閱人工智能基礎設施聯盟的2022 年 AI 基礎設施生態系統報告。 數據標記對于所有形式的監督學習都至關重要，在監督學習中，整個數據集都被完全標記。它也是半監督學習的一個關鍵組成部分，半監督學習將一組較小的標記數據與設計用于以編程方式自動標記數據集其余部分的算法相結合。標記對計算機視覺至關重要，計算機視覺是機器學習中最先進和最發達的領域之一。盡管它很重要，但貼標簽的速度很慢，因為它需要擴大分布式人力團隊的規模。 除了標注之外，模型訓練是機器學習的另一個主要瓶頸。訓練很慢，因為它需要等待機器完成復雜的計算。它要求團隊了解網絡、分布式系統、存儲、專用處理器（ GPU 或 TPU…

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]]> 7223 利用 NVIDIA AI 企業在 Azure 機器學習上的力量 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/harnessing-the-power-of-nvidia-ai-enterprise-on-azure-machine-learning/ Fri, 02 Jun 2023 07:08:18 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7171 Continued]]> 人工智能正在改變行業，實現流程自動化，并在快速發展的技術格局中為創新開辟新的機會。隨著越來越多的企業認識到將人工智能融入運營的價值，他們面臨著高效、有效和可靠地實施這些技術的挑戰 NVIDIA AI Enterprise 是一個綜合軟件套件，旨在幫助組織大規模實施企業級 AI 、機器學習（ ML ）和數據分析，并提供安全性、可靠性、 API 穩定性和企業級支持。 部署人工智能解決方案可能很復雜，需要專門的硬件和軟件，以及開發和維護這些系統的專業知識。 NVIDIA AI Enterprise 通過提供針對企業環境量身定制的工具、庫、框架和支持服務的完整生態系統來應對這些挑戰 憑借 GPU – 加速計算能力， NVIDIA AI Enterprise 使企業能夠更高效、更經濟高效地大規模運行人工智能工作負載。 NVIDIA AI Enterprise 建立在…

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]]> 7171 與 NVIDIA Jetson AGX Orin Industrial 攜手邁向工業級邊緣 AI 的未來 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/step-into-the-future-of-industrial-grade-edge-ai-with-nvidia-jetson-agx-orin-industrial/ Sun, 28 May 2023 05:48:36 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7107 Continued]]> 嵌入式邊緣人工智能通過將智能和實時處理引入最具挑戰性的環境，正在改變工業環境。邊緣人工智能越來越多地被用于農業、建筑、能源、航空航天、衛星、公共部門等。借助 NVIDIA Jetson 邊緣人工智能和機器人平臺，您可以在這些復雜的環境中部署人工智能和計算用于傳感器融合。 在 COMPUTEX 2023 上， NVIDIA 宣布了新的 Jetson AGX Orin 工業模塊，該模塊為惡劣環境帶來了新的計算水平。此新模塊擴展了上一代 NVIDIA Jetson AGX Xavier 工業和商用 Jetson AGX Orin 模塊的功能，為加固系統帶來了服務器級性能。 許多應用，包括那些為農業、工業制造、采礦、建筑和運輸設計的應用，必須承受極端環境和長期沖擊和振動。 例如，堅固的硬件對于廣泛的農業應用至關重要，因為它使機械能夠承受繁重的工作量，

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