多种任务场景模版
能够针对图片分类、物体检测、文本定位、文本识别等多种场景(持续丰富中)进行深度模型构建,效果可媲美学术界的算法标杆。
深度学习算法库
内置Fast R_CNN、ResNET、CTPN、DeepText等多种深度学习模型,满足用户不同任务场景下的多样化需求。
迁移学习技术
第四范式创始团队是迁移学习技术的开创者。迁移学习被业界认为是“下一代的人工智能技术”,它是一种运用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解的新的机器学习方法。HyperCycle CV使用迁移学习技术,实现更快、更好地训练模型。
适用于不同专业背景的多种操作模式
HyperCycle CV提供智能推荐模式、精调模式和专家模式这三种难度级别的操作模式,分别对应业务人员、数据工程师和专业AI从业人员,实现门槛可控,不同专业背景的人员均可轻松上手。
实时的训练过程展示
HyperCycle CV提供实时训练过程展示,如实时模型训练指标、实时无效图片、实时错例图片,用户通过界面可直观了解当前模型训练情况,针对异常训练情况及时采取措施避免算力、时间的浪费。