經(jīng)過20多年的發(fā)展，寶德持續(xù)而深刻地把握市場需求，積累了海量的客戶資源和豐富的服務經(jīng)驗
在過去幾年，全球的數(shù)據(jù)量以每年58%的速度快速增長，類型也不斷豐富，模型訓練擁有海量的優(yōu)質樣本，但更大的挑戰(zhàn)來自于算法和硬件計算架構，為此，寶德服務器提出了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別軟硬件一體化解決方案。
圖像識別指用視覺傳感器（攝像頭）和計算機來模擬人眼和大腦，進行物體識別、跟蹤和測量，進而做圖形處理讓計算機理解真實世界。圖像識別技術有很多應用場景，如：人臉識別、拍照識別、物體識別等各種圖像場景的識別?；谏疃葘W習的圖像識別技術發(fā)展痛點用來訓練識別模型的樣本數(shù)據(jù)不足訓練圖像識別模型，需大量的樣本數(shù)據(jù)多次迭代訓練，數(shù)據(jù)須具有識別對象的基本特征，有不同的背景角度區(qū)分，數(shù)據(jù)樣本越豐富，模型的識別精度越高。數(shù)據(jù)量積累不足，使得模型精準度往往不高。
圖像識別算法不夠先進圖像識別從最初的特征值抓取，發(fā)展到模式識別的邊緣濾波，形態(tài)學檢測經(jīng)歷了20年?，F(xiàn)在主要停留在淺層訓練的機器學習階段，盡管模型可實現(xiàn)機器替代人，但算法無法自行迭代學習，僅算是樣本訓練的智能程序。
計算機集群性能不夠，計算用時太長算法執(zhí)行需硬件架構的支撐，一個模型對海量的樣本數(shù)據(jù)進行學習，在CPU上執(zhí)行一般需幾天甚至幾個月，大大拉長了研發(fā)周期和拖慢產(chǎn)品進程。因此，先進的硬件計算架構是激活優(yōu)秀算法的前提。
圖像識別指用視覺傳感器（攝像頭）和計算機來模擬人眼和大腦，進行物體識別、跟蹤和測量，進而做圖形處理讓計算機理解真實世界。圖像識別技術有很多應用場景，如：人臉識別、拍照識別、物體識別等各種圖像場景的識別?；谏疃葘W習的圖像識別技術發(fā)展痛點用來訓練識別模型的樣本數(shù)據(jù)不足訓練圖像識別模型，需大量的樣本數(shù)據(jù)多次迭代訓練，數(shù)據(jù)須具有識別對象的基本特征，有不同的背景角度區(qū)分，數(shù)據(jù)樣本越豐富，模型的識別精度越高。數(shù)據(jù)量積累不足，使得模型精準度往往不高。
圖像識別算法不夠先進圖像識別從最初的特征值抓取，發(fā)展到模式識別的邊緣濾波，形態(tài)學檢測經(jīng)歷了20年?，F(xiàn)在主要停留在淺層訓練的機器學習階段，盡管模型可實現(xiàn)機器替代人，但算法無法自行迭代學習，僅算是樣本訓練的智能程序。
計算機集群性能不夠，計算用時太長算法執(zhí)行需硬件架構的支撐，一個模型對海量的樣本數(shù)據(jù)進行學習，在CPU上執(zhí)行一般需幾天甚至幾個月，大大拉長了研發(fā)周期和拖慢產(chǎn)品進程。因此，先進的硬件計算架構是激活優(yōu)秀算法的前提。
基于深度學習的圖像識別的軟件解決方案
軟件架構：MPI+Caffe
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）算法是深度學習領域普遍采用的神經(jīng)網(wǎng)絡構建模型，Caffe是目前最快的CNN架構。寶德的基于Intel集群版Caffe計算框架正是切中當下深度學習的迫切需求，它采用MPI技術對Caffe版本進行數(shù)據(jù)并行優(yōu)化，該框架基于伯克利caffe架構進行開發(fā)，完全保留原始caffe架構的特性。即：純粹的C++/CUDA架構，支持命令行、Python和MATLAB接口等多種編程方式，具備上手快、速度快、模塊化、開放性等眾多特性，為用戶提供了最佳的應用體驗。另外，鑒于眾多用戶基于CPU進行深度學習應用研究的現(xiàn)實，還可提供C-G算法遷移增值服務，針對用戶目前的深度學習算法，做硬件適配性算法遷移和升級優(yōu)化，幫助用戶做到算法的更快，更好。硬件架構：IB網(wǎng)絡+GPU集群+Lustre并行存儲
企業(yè)通過圖像識別技術，建立物體、場景、人臉、著裝、文檔圖片、視頻內(nèi)容等識別&搜索綜合系統(tǒng)，通過多維度解讀圖片內(nèi)容，挖掘數(shù)據(jù)價值，使產(chǎn)品運營團隊更好地描繪用戶畫像，幫助企業(yè)實現(xiàn)更精準的營銷推送，內(nèi)容審核，大數(shù)據(jù)挖掘。廣泛應用于各類電商平臺，視頻直播平臺，在線教育平臺，大幅度提升產(chǎn)品&內(nèi)容運營團隊效率。在無人駕駛，家庭機器人，無人機，現(xiàn)實增強等前沿應用上提供嵌入式智能后臺，以更加智能化的數(shù)據(jù)利用方式，增加用戶粘度，擴展應用維度，激發(fā)更具想象力的用戶體驗。
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