新闻动态
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  • 2025-12-04
    想象一下,在汽车工厂里,机械臂正以0.03毫米的精度焊接车身焊点——这相当于一根头发丝直径的三分之一。过去,这样的操作需要老师傅屏息凝神数小时,如今却由搭载视觉检测系统的机器人轻松完成。在四川东方汽轮机叶片分厂,AI视觉系统让叶片🍍质检效率提升650%,缺陷漏检率从3‰降至0.2‰,这背后是深度学习算法的“火眼金睛”。以YOLOv5算法为例,它在苹果分拣场景中将准确率从92%提升至99.8
    04
    2025-12
  • 2025-12-03
    想(xiǎng)象(xiàng)一(yī)下(xià),在(zài)一(yī)条(tiáo)每(měi)分(fēn)钟(zhōng)生(shēng)产(chǎn)3000个(gè)手(shǒu)机(jī)摄(shè)像(xiàng)头(tóu)模(mó)组(zǔ)的(de)流(liú)水(shuǐ)线(xiàn)上(shàng),一(yī)个(gè)直(zhí)径仅(jǐn)0.01毫(háo)米
    03
    2025-12
  • 2025-12-03
    2025年深圳YOLO Vision大会上,Ultralytics🌟团队扔出一枚重磅炸弹——YOLO26模型。这个被称为“下一代视觉检测基石”的算法,在CPU上推理速度比前代YOLO11提升最高达43%,同时精度还更上一层楼。举个例子,在自动驾驶场景中,它能在10毫秒内完成对200米外交通标志的精准识别,而传统模型需要至少15毫秒。更绝的是,团队直接砍掉了DFL层(分布式焦点(diǎn)损
    03
    2025-12
  • 2025-12-03
    许多现代 CV 系统本质上非常复杂:它们包含多个组件,并需处理海量数据(例如在神经网络训练期间)[4], [5]。以深度学习为代表的 CV 主要工具在经典计算框架下,已开始需要难以满足的 GPU 资源。众多 CV 领域的神经网络架构日益庞大、参数更为沉重,✡️·中国登录
    03
    2025-12
  • 2025-12-03
    想(xiǎng)象(xiàng)一(yī)下(xià),你(nǐ)的(de)手(shǒu)机(jī)摄(shè)像(xiàng)头(tóu)不(bù)仅(jǐn)能(néng)拍(pāi)出(chū)清(qīng)晰(xī)🔻照(zhào)片(piàn),还(hái)能(néng)像(xiàng)医(yī)生(shēng)一(yī)样(yàng)精(jīng)准(zhǔn)识(shi)别(
    03
    2025-12