多種任務場景模版
能夠針對圖片分類、物體檢測、文本定位、文本識別等多種場景(持續豐富中)進行深度模型構建,效果可媲美學術界的算法標桿。
深度學習算法庫
內置Fast R_CNN、ResNET、CTPN、DeepText等多種深度學習模型,滿足用戶不同任務場景下的多樣化需求。
遷移學習技術
第四范式創始團隊是遷移學習技術的開創者。遷移學習被業界認為是“下一代的人工智能技術”,它是一種運用已存有的知識對不同但相關領域問題進行求解的新的機器學習方法。HyperCycle CV使用遷移學習技術,實現更快、更好地訓練模型。
適用于不同專業背景的多種操作模式
HyperCycle CV提供智能推薦模式、精調模式和專家模式這三種難度級別的操作模式,分別對應業務人員、數據工程師和專業AI從業人員,實現門檻可控,不同專業背景的人員均可輕松上手。
實時的訓練過程展示
HyperCycle CV提供實時訓練過程展示,如實時模型訓練指標、實時無效圖片、實時錯例圖片,用戶通過界面可直觀了解當前模型訓練情況,針對異常訓練情況及時采取措施避免算力、時間的浪費。