靈境人工智能算法中臺(tái) | 引領(lǐng)全智能流媒體與訓(xùn)練可視化
智能流媒體服務(wù)
目前,許多AI算法平臺(tái)都是獨(dú)立運(yùn)行的,無(wú)法與其他視頻管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)。為了實(shí)現(xiàn)與視頻管理平臺(tái)的無(wú)縫銜接,我們?cè)谖覀兊?ldquo;在線服務(wù)”中新增加了“流媒體模式”。當(dāng)用戶(hù)選擇流媒體模式時(shí),平臺(tái)會(huì)自動(dòng)檢測(cè)局域網(wǎng)內(nèi)的視頻管理平臺(tái)及其視頻設(shè)備樹(shù)。通過(guò)簡(jiǎn)單的通道選擇,用戶(hù)即可對(duì)所選通道的視頻啟動(dòng)實(shí)時(shí)AI分析。同時(shí),系統(tǒng)也會(huì)將可能產(chǎn)生的警報(bào)及時(shí)顯示在AI平臺(tái)上。
訓(xùn)練可視化
在模型訓(xùn)練的過(guò)程中,通過(guò)在日志中記錄隨epoch的損失函數(shù)走勢(shì),訓(xùn)練者往往只能建立對(duì)當(dāng)前模型的基本認(rèn)知外,難以形成直觀的印象。我們提供訓(xùn)練可視化的功能,可以將訓(xùn)練過(guò)程中的數(shù)據(jù)、模型、性能指標(biāo)及超參數(shù)等內(nèi)容以圖形化的方式呈現(xiàn)出來(lái),幫助用戶(hù)更好地理解和分析訓(xùn)練過(guò)程中的各個(gè)方面。訓(xùn)練可視化功能提供實(shí)時(shí)監(jiān)控和交互性,使用戶(hù)能夠更好地了解模型的性能、調(diào)試問(wèn)題以及優(yōu)化訓(xùn)練過(guò)程。
模型結(jié)構(gòu)
標(biāo)量數(shù)據(jù)
展示損失函數(shù)結(jié)果隨訓(xùn)練輪次的變化曲線
統(tǒng)計(jì)分析
展示了網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重分布隨訓(xùn)練輪次的變化趨勢(shì)
超參分析
展示訓(xùn)練過(guò)程中用到的batchsize、epoch、learning rate及最終的metric
異常檢測(cè)數(shù)據(jù)
可視化各網(wǎng)絡(luò)層的權(quán)重,偏置,梯度,輸出的異常情況。
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