上海
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盘古CV大模型，基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型，赋能行业客户利用少量场景数据对模型微调即可实现特定场景任务。
功能介绍
- 基础模型
支持图像分类、物体检测、姿态估计等近10种微调任务，覆盖大部分视觉感知场景。
- 万物检测
可根据提示对图片中的目标进行检测，解决场景碎片化问题，无需提供训练数据。
- 万物分割
可根据提示对图片中的目标进行分割，常在辅助标注、AIGC等场景应用。
应用场景
盘古CV大模型，场景化AI案例，AI落地零门槛
- 工业生产
- 汇聚行业数据，使用基础模型构建行业大模型，解决场景碎片化问题，将“作坊式”AI开发转变为“工业化”生产。
- 设备巡检
使用基础模型结合行业知识，解决设备巡检场景训练样本少、故障种类多、目标尺度差异大等挑战。
- 智慧城市
利用万物检测、万物分割满足智慧城市海量长尾需求，通过语言交互方式高效发现城市事件。
功能优势
- 小样本
结合数据检索及数据增广技术，相对传统训练方式，数据需求减少80%以上。
- 高精度
受益于更好的语义对齐效果，在小样本学习上表现优异，显著超越对比方法。
- 高效率
利用行业模型高效表征及数据筛选能力，数据处理效率提升5倍以上。
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