核心能力 - AI算法 - 嵌入式技术 - 成都睿瞳科技

核心技术

算法支撑

深度学习网络调参优化

赋能丰富的调参经验，快速拟合合适的网络模型。
深度学习网络结构调整

整合业界领先的多种目标检测算法，对传统的Backbone进行优化，极大提升目标检测准确率。
多场景训练和定制模型

拥有一整套样本选择，扩充、训练、测试自动化训练框架，能快速针对不同特定场景定制专用模型。

嵌入式技术

针对嵌入式硬件适配和调优

在资源小，性能弱的边缘计算设备上实现大参数推断模型的落地，针对硬件芯片进行算法算子级别优化适配。
针对不同光线环境场景ISP调优

对不同场景和硬件自动进行黑电平、镜头、Bayer噪声去除、白平衡、色彩、gamma等矫正和补偿，让图片更清晰，实现ISP调优测试自动化，适应全天候场景。

数据能力

大量丰富多场景样本数据

每个细分场景有500K+级别以上样本数据量，多渠道获取丰富样本数据，确保训练网络质量。
独有自动化数据样本生成和标注技术

除旋转、位移、缩放、裁剪、填充、翻转、噪声扰动、色彩调整、亮度调整、锐度调整等传统扩充方式以外，还采用对抗神经网络等技术来自动化生成更多样本，并具有一整套自动化框架进行数据标注。