高校开展RK3588课题研究 只能人工标注练算法？

 

瑞芯微推出的RK3588系列图像处理板作为国产化板卡的性能巅峰，成为了各领域研究开发的必选项，它能实现稳定的目标检测、识别以及跟踪，具有重要的研究开发价值。

 

特别是对于高校而言，将RK3588作为课题进行研究开发，是一个不错的选择。这个过程中如何让算法更加精准的识别检测目标成为首要解决的问题。

 

 

要想让AI算法更能精确的识别检测目标，可以利用AI的深度学习能力，让AI不断学习这些目标的特征，从而达到精准识别的能力。这个过程，需要通过大量的数据标注，来训练AI。

 

但大量待标注工作，常常让开发者头疼。如果采用传统方式用人工一帧一帧的图像标注，将会耗费大量时间精力，不利于学生的课题研究。

 

 

SpeedDP的出现则正好解决了这一问题，它是一个基于瑞芯微的深度学习算法开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。

 

平台支持本地化服务器部署，高校、特殊单位等数据敏感的用户无需担心数据信息泄露的问题。

 

高校等单位可以通过模型训练和模型评估等功能，打造一个符合需求的AI模型，来帮助进行海量的新数据标注，这不仅将节约大量的数据标注时间，更重要的是能够帮助提升自身算法在RK3588图像处理板的检测识别能力。