semantic segmentation – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Thu, 26 May 2022 08:22:10 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 攜手共進：利用 Lexset 合成數據和 NVIDIA TAO 加速 AI 模型開發 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/better-together-accelerating-ai-model-development-with-lexset-synthetic-data-and-nvidia-tao/ Mon, 23 May 2022 08:20:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4173 Continued]]> 要開發準確的計算機視覺 AI 應用程序，您需要大量高質量的數據。對于傳統的數據集，您可能需要花費數月的時間來收集圖像、獲取注釋和清理數據。完成后，您可以找到邊緣案例并需要更多數據，從而重新開始循環。 多年來，這種循環阻礙了人工智能的發展，尤其是在計算機視覺領域。 Lexset 構建工具，使您能夠生成數據 來解決這個瓶頸。作為 AI 培訓周期的一部分，可以開發和迭代具有培訓數據的強大新工作流。 Lexset 的 Seahaven 平臺可以在幾分鐘內生成完全帶注釋的數據集，包括照片級真實感 RGB 圖像、語義分割和深度圖。迭代可以快速有效地提高模型的準確性。尋找異常事件或罕見情況的數據不再需要幾個月的時間。只需快速調整配置并生成新數據，即可使您的模型比以往任何時候都更好。 從 Seahaven 生成的合成數據可用于微調和定制 NVIDIA TAO 工具包中的預訓練模型。

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]]> 4173 使用 NVIDIA ISAAC Sim 和 NVIDIA TAO 開發和部署人工智能驅動的機器人 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/developing-and-deploying-ai-powered-robots-with-nvidia-isaac-sim-and-nvidia-tao/ Tue, 03 May 2022 09:42:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=3848 Continued]]> 從制造汽車到幫助外科醫生和送披薩，機器人不僅自動化，而且將人類任務的速度提高了許多倍。隨著人工智能的出現，你可以建造更智能的機器人，它們可以更好地感知周圍環境，并在最少的人工干預下做出決策。 例如，一個用于倉庫的自動機器人將有效載荷從一個地方移動到另一個地方。它必須感知周圍的自由空間，檢測并避免路徑中的任何障礙，并做出“即時”決定，毫不拖延地選擇新路徑。 這就是挑戰所在。這意味著構建一個由人工智能模型支持的應用程序，該模型經過訓練和優化，可以在這種環境下工作。它需要收集大量高質量的數據，并開發一個高度精確的人工智能模型來驅動應用程序。這些是將應用程序從實驗室轉移到生產環境的關鍵障礙。 在這篇文章中，我們將展示如何使用 NVIDIA ISAAC 平臺和 TAO 框架解決數據挑戰和模型創建挑戰。你使用 NVIDIA ISAAC Sim ，一個機器人模擬應用程序，

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