在深度學習中，解決訓練數據不足常用的一個技巧是“預訓練-微調”（Pretraining-finetune），即大數據集上面預訓練模型，然后在小數據集上去微調權重。但是，在訓練數據極其稀少的時候（只有個位數的訓練圖片），這個技巧是無法奏效的。圖2展示了一個檢測模型預訓練過后，在單張訓練圖片上微調的過程：盡管訓練集上逐漸收斂，但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體。這反映出了“預訓練-微調”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經過大量的數據訓練后，機器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體。慧視RV1126圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。信息化目標跟蹤好選擇

eVTOL是指電動垂直起降飛行器，大力開展eVTOL試點，是對低空經濟的強動力注入，而無人機正是這一領域的關鍵選擇之一。無人機在低空經濟中扮演者重要角色，隨著應用領域的不斷增多，未來無人機的數量將呈式增長，屆時eVTOL起降中心將聚集眾多各式各樣的無人機，如何高效有序的讓無人機彼此工作而不互相干擾是行業值得思考的一件事。當許多無人機需要同時起飛執行不同的任務時，如果操控不當，或者收到外力影響，就容易出現事故，而人為的反應畢竟有延后，不可能做到完全的補救操作，因此無人機自身的規避措施建設一樣重要。江蘇目標跟蹤RV1126圖像處理板識別概率超過85%。

目標識別算法是一種深度學習算法，其聰明程度需要我們不斷訓練，這就得益于大量的圖像標注，通過對車輛行駛環境的數據集的大量標注，能夠讓AI更加聰明，標注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發平臺，他能夠通過現有的算法模型或者自訓練一個算法模型，實現對新數據集的快速AI自動標注，以此反復，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節約大量的時間。

識別算法的性能提升依靠大量的圖像標注，傳統模式下，需要人工對同一識別目標的數據集進行一步一步手動拉框，但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數據集對于算法的提升越有幫助，常規情況下，一個20秒時長30幀的視頻就多達兩三百張畫面需要標注，如果視頻時長或者視頻的幀速率增加，需要標注的幀畫面將會更多。小編曾試過標注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻，需要標注的畫面竟然多達5000多張，當我標注到500張的時候，整個人都已經麻木，并且出現情緒波動，望著剩下的4500多張待標注畫面，看著都頭皮發麻，怎么都不想繼續了。無人機吊艙能夠通過定制算法和精細定位技術實現農藥精細噴灑、農作物精細拋糧等操作。

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產化板卡的性能前列，成為了各領域研究開發的優先，它能在諸多行業實現目標檢測、識別以及跟蹤等功能，具有重要的研究開發價值。特別是對于高校而言，將RK3588作為課題進行研究開發，是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現過程中，算法的能力就十分重要，如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標，可以利用AI的深度學習能力，讓AI不斷學習這些目標的特征，從而達到精細識別的能力。這個過程，可以通過大量的數據標注，來訓練AI。但大量待標注工作，常常讓開發者頭疼。如果采用傳統方式用人工挨個挨幀標注，將會耗費大量時間精力，讓成本不可控。Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。無源目標跟蹤功能

目標跟蹤監控預警系統是防溺水技防手段中應用比較廣的。信息化目標跟蹤好選擇

利用圖像處理技術實現導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術，相比于現代化的電子控制，它具備低受干擾的特點，特別是無人機在軍備領域的廣泛應用，圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時，需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練，不斷的訓練能夠讓AI更加聰明，讓AI知道該打擊什么，從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段，需要進行大量反復的試驗訓練，通過在導彈前端植入導引頭，給導彈裝上眼睛，可以實時記錄導彈打出后的視頻畫面，然后將大量的視頻數據采集到一起用于分析改進。信息化目標跟蹤好選擇