友思特无代码 AI自动深度学习平台 Neuro-T

为视觉需求设计的无门槛自动深度学习模型训练平台

Neuro-T AI自动深度学习平台

友思特Neuro-T是一个用于深度学习视觉检测项目的自动深度学习训练平台，提供了便捷的工具和友好的图形化界面。平台集成自动深度学习算法，结合智能标注功能，一键生成高性能视觉检测模型，无需AI领域专业知识即可创建深度学习视觉检测模型，可用于进行：项目规划—>图像预处理—>图像标注—>模型训练—>模型评估等一系列任务。

四个步骤即可简单创建深度学习模型：文件导入预处理、模型标注、训练验证、结果评估
用户友好度高：提供便捷工具和简单的图形化界面
自动深度学习算法：每个人都可以轻松使用
配备智能标注功能：三种智能标注方式显著缩短项目耗时
提供本地云环境：用户可以在安全环境中与团队成员协作
支持9种不同深度学习模型：覆盖绝大多数应用场景视觉需求
流程图和推理中心：无代码串联多个模型以应对高难度视觉需求，评估模型实际推理效果
GAN和生成中心：人工生成虚拟缺陷图像以应对数据缺乏场景的缺陷检测需求

汽车装配&质量检测

AI视觉检测广泛应用于检测汽车部件的装配情况、

汽车部件的质量检测和车身车漆检测等，

提高汽车制造自动化产线的生产速度

电子产品、电池&半导体

AI视觉检测可以捕捉小型电子元器件的缺陷，

包括PCB焊接质量检测、电池表面缺陷检测等，取代传统目视和AOI检测

医药&生物检测科学研究

AI视觉检测可以用于药片和医用器件质量检测、

微生物计数、细胞异常检测和隐形眼镜检测等

包装&物流自动化

AI视觉检测可以进行包装密封检测、标签识别和对齐、码垛计数、

编码识别和产品分类等应用项目，助力自动化流程的完善

产品优势特点

仅需4个步骤即可创建模型

STEP1：【文件界面】导入图像，该页面还提供了图像切片、图像增强等预处理功能
STEP2：【数据页面】选择模型类型，对检测对象进行标注，并划分训练集和测试集
STEP3：【训练页面】验证数据集并启动训练过程，自动深度学习算法一键即可完成训练设置
STEP4：【结果页面】基于4个不同的值以及混淆矩阵以评估模型性能（Accuracy, Precision, Recall, F1 Score），并可预览预测结果

无需专业知识轻松打造高性能视觉检测模型

传统深度学习视觉检测项目往往需要拥有丰富行业经验和深度学习经验的工程师，Neuro-T则提供了“自动深度学习”解决方案。
该软件集成自动深度学习算法，结合自动标注功能，无需AI领域专业知识也可以一键生成高质量模型

配备实用功能用户友好度高

基于卓越的技术能力和研发实力，Neuro-T配备实用便捷的功能，降低用户使用难度的同时实现了卓越的检测精度

1）自动深度学习算法：自动深度学习算法使得每个人都可以轻松地创建高性能的深度学习模型。
2）智能标注：Neuro-T通过提供三种智能标注的方式，显著缩短项目周期时间，并基于用户已标注的数据来保证前后标注的一致性。
3）本地云环境：用户可以在安全云环境中与团队成员进行协作。且服务端-客户端架构只允许团队成员共享工作区。
4）流程图：Neuro-T的流程图功能可以链接多个不同类型的模型而不无需编程实现模型的交互，简化项目设计和开发工作量，如检测+分类实现同个对象不同区域不同需求检测分类。
5）推理中心：Neuro-T的推理中心可以评估项目流程图的推理时间和准确率，从而以更少的尝试和错误创建最佳模型。
6）快速再训练：通过自动深度学习和平衡数据，在较短训练时间内完成高精度模型，避免再训练的延迟与效果下降问题
7）GAN和生成中心：基于真实图像生成虚拟缺陷图像，应对缺陷数据缺乏的深度学习视觉场景。