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Xnor推出了AI2Go平台，动动手指即可获取自定义边缘AI模型
2019年05月17日 由 老张 发表
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Xnor.ai今天推出了AI2Go平台，该平台允许开发者和制造商为设备上的人工智能优化预先构建的AI模型。AI2Go专为相机、无人机和传感器等设备中的最先进边缘计算而设计。该平台配备了数百种特别适用于智能家居，安防，汽车，娱乐和监控设备的型号。该服务旨在缓解在尝试为边缘使用案例生成AI时可能出现的挑战，如延迟、功耗或有限的可用内存。
只需点击几下即可制作模型，并且可以调整代码行和约束设置以管理内存使用等内容。模型还针对各种用例进行了定制，并注入了推理引擎。
“通用平台可让你训练自己的模型，但在许多企业和应用程序中，你不需要这样做，因为已经有解决方案了。假设你是一个停车场老板，你想要监控进出汽车的东西，使用AI2GO，你只需点击模型，如汽车识别，然后选择硬件，创建一个Xnor包来满足你的约束条件。”
该捆绑包是一个功能齐全的基于边缘的AI系统，由你选择的一个或多个模型组成，可根据功率或内存限制进行定制。你可以根据说明安装它，并且在几分钟内有一个工作中的车检测模型在你已经拥有的相机上实时运行。过程如下：
假设你在网上开店，不想从头开始构建支付处理器，但你确实需要根据您的需求进行调整。该公司已经为企业客户创建了定制的高性能边缘AI模型，中小型企业不仅对类似产品感兴趣，而且往往也有类似的任务。
有许多预先训练过的模型，从猫咪探测器到手势识别运行。以下是可用内容的示例：
- 人体探测器：对出现在摄像机上的人圈上边界框
- 人物分割器：检测人体并将人与背景分开
- 面部表情分类器：获取愤怒，恐惧，快乐等的读数
- 运动物体探测器：识别和绑定球，网球拍，滑雪板等物品。
- 动作分类器：发现常见的人类动作，如演奏乐器，推动物品，骑自行车，攀爬，跑步等
- 厨房用品和食品分类器：标记常见食品（苹果，调味品）和厨房用品（勺子，杯子）
- 车内物品检测器：绑定在车内找到的钥匙，人，手机和其他东西
- 汽车模型分类器：识别汽车的常见品牌和型号
当然，还有更多种类的探测器，一种类型的倍数用于不同的目的; 用于汽车相机的人体检测器自然会与用于智能家居或安全目的的人不同。
目前还无法混合和匹配项目，这可能会出现在即将推出的版本中，同时还会有新的硬件平台和自带数据等功能。
许可证模型非常简单：如果你只是为了个人目的进行实验或使用，可以免费下载模型，但是一旦你在商业用途中部署它，就必须申请许可证。另外还有一个包含代码示例和演示的SDK，你可以在没有自己构建的情况下查看它。
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