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量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

目前，各個企業行業在AI落地應用中，常常會遇到極小目標檢測問題。

如工業質檢場景中對軸承、噴油嘴等精密金屬部件的細微缺陷檢測；電力巡檢場景在無人機航拍圖片中識別絕緣子並進行瑕疵檢測；以及零售快消場景在大面積貨架陳列中檢測小體積商品等。

在這些AI應用中，都需要在一個大圖中精準識別出極小目標，其檢測至關重要，也面臨很多難點和問題。

10月21日是「EasyDL AI開發系列公開課」第一期直播，百度高階工程師將深入解析在產業實踐中，影象識別領域面臨極小目標檢測如何有效提高準確率，並手把手演示如何用EasyDL構建高精度物體檢測模型。

關於EasyDL

EasyDL是基於深度學習平臺飛槳、結合業界先進的工程服務技術打造的、簡單易用的模型訓練和服務平臺，具有3大特點：

• 極簡的互動和使用流程，最快15分鐘即可完成模型訓練；

• 高精度的訓練效果，其中影象分類模型的線上平均準確率在99%以上；

• 部署方式豐富，全面支援雲、端、邊部署。

簡言之，EasyDL極大降低了深度學習的應用門檻，把AI開發這件事情，搞得像使用「家用電器」一樣簡單，而且訓練產出的AI模型質量，如同高階工程師產出的一樣專業。

EasyDL AI開發公開課

平臺好用歸好用，但怎麼用？如何學習？

為此，百度官方推出了《百度AI實戰營—EasyDL AI開發系列公開課》。

△現在就報名：掃碼加好友，加入直播群

課程採用直播+回放形式，聚焦於視覺技術、AI端計算、NLP技術，通過技術詳解+實戰演示，帶領大家輕鬆上手EasyDL、實現AI模型訓練與部署。

課程將於10月21日開始，連續三週，每週三晚上7點開講（文末附3期課程簡介~）。

先介紹一下第一期課程安排：

課程內容：

視覺技術解析—產業AI實踐中，如何有效提升影象識別精度

• 影象識別極小目標檢測模型的常見案例、難點分析

• 如何應用超參搜尋、資料增強等多種訓練機制，有效提升極小目標檢測精度

• 實戰演示：以貨架檢測案例切入，如何用EasyDL構建高精度物體檢測模型

講師介紹：

哈利，百度AI平臺研發部高階研發工程師。浙江大學碩士，深度參與百度EasyDL視覺產品的模型研發工作，在影象分類、物體檢測等視覺領域有多年的模型優化經驗，在PR等權威期刊上有發表過多篇論文。

免費報名：

直播時間：

2020年10月21日，19:00-20:30

直播報名：

掃碼新增量子位小助手，將邀您加入課程直播群，還可參與課程互動、贏取禮品哦~

One More Thing：

為了進一步降低企業應用AI的門檻與成本，EasyDL還重磅推出「萬有引力」計劃，為有AI應用需求的企業提供專項基金，詳情請點選「閱讀原文」。

最後，附上3期課程安排，大家可以儲存圖片備忘，或分享給有需要的朋友哦~

— 完 —

量子位QbitAI · 頭條號簽約作者

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