이미지 분석을 위한 하드웨어 및 소프트웨어 개념
AI 기반 이미지 분석
Basler의 AI 이미지 분석 서비스는 AI 알고리즘을 비전 애플리케이션에 통합하는 데 도움을 줍니다. 패키지는 컨볼루션 신경망(CNN) 훈련부터 AI 모델 최적화 및 대상 애플리케이션과의 통합에 이르기까지 다양합니다.
이미지 데이터 및 AI 모델
서비스 범위는 다음과 같습니다:
데이터 준비:
데이터 강화 및 정규화, 피처 엔지니어링 등의 전처리 단계를 포함한 데이터 세트의 정리 및 준비.
AI 모델 최적화:
하이퍼파라미터 최적화, 적절한 최적화 도구 선택, 손실 함수 및 정규화 기법.
전이 학습 및 미세 조정과 같은 기술을 사용하여 기존 AI 모델을 특정 사용 사례에 맞게 조정합니다.
AI 모델 검증:
AI 모델 성능을 평가하기 위한 메트릭(예: 정확도, F1 점수, ROC-AUC 등).
교차 검증 수행: 다양한 데이터 세트에서 AI 모델을 테스트하여 일반화를 보장합니다.
대상 애플리케이션에 맞게 배포 및 확장
다음과 같은 다양한 서비스를 제공합니다:
AI 모델 배포:
운영 시스템에 AI 모델 배포
AI 모델을 기존 소프트웨어 아키텍처(API, 마이크로서비스)에 통합하고 모델이 쿼리에 실시간으로 또는 효율적으로 응답할 수 있도록 보장합니다.
AI 모델 모니터링 및 유지 관리
일관되고 정확한 예측을 위해 AI 모델 모니터링
개념이 바뀌거나 새로운 데이터 요구 사항이 발생할 경우 AI 모델을 조정하거나 재교육하세요.
AI 이미지 분석을 위한 하드웨어 솔루션
FPGA를 사용하면 이미지 캡처부터 분석 결과까지 프레임 그래버 또는 임베디드 비전 장치에서 이미지 데이터를 직접 처리할 수 있습니다. AI 가속기와 NPU의 통합으로 산업용 PC는 CNN을 사용하여 계산 집약적인 애플리케이션도 구현할 수 있습니다.
Basler 프레임 그래버 및 VisualApplets을 사용한 AI
VisualApplets을 사용한 그래픽 FPGA 프로그래밍은 다양한 크기와 복잡성의 적합한 네트워크 아키텍처를 통합하는 데 사용할 수 있습니다. 네트워크 및 매개변수 정보를 타사 소프트웨어 및 TensorFlow와 같은 교육 도구에서 가져올 수도 있습니다.
당사의 서비스 범위는 다음과 같습니다.
구현 : 이미 메쉬(Mesh)를 생성하고 훈련한 경우, 프레임 그래버의 FPGA에 가중치(매개변수)와 함께 전송하여 구현합니다.
전체 개발 : 네트워크의 설정과 교육은 물론 전체 FPGA 구현을 관리합니다.
임베디드 환경의 AI 어플리케이션
가장 컴팩트하고 비용 효율적인 AI 비전 시스템은 임베디드 기술을 사용하여 개발됩니다. 스마트 엣지 디바이스(Smart Edge Devices)는 빠른 런타임, 짧은 지연 시간, 강화된 개인 정보 보호 및 보안을 제공합니다.
당사의 서비스 범위는 다음과 같습니다.
다양한 아키텍처의 신경망 개발 (예: U-Net 아키텍처, MobileNet backbone)
기존 신경망의 적응 및 훈련
AI 가속기 통합 및 명령
대상 시스템과의 통합