定制化AI模型 / 算法开发
基于CNN/Transformer的图像分类模型，支持多类别识别、细粒度分类、迁移学习。
YOLO/Faster R-CNN/DETR目标检测，支持实时检测、小目标检测、多尺度检测。
U-Net/DeepLab/SAM语义分割，像素级精度，支持实例分割、全景分割。
LSTM/Transformer时序预测，支持多步预测、异常检测、趋势分析。
基于YOLOv8开发表面缺陷检测模型，支持划痕、凹坑、裂纹等6类缺陷识别。通过数据增强和小样本学习，仅用500张标注数据达到96%准确率。
基于3D U-Net开发肺结节分割模型，辅助医生进行早期肺癌筛查。模型在LUNA16数据集上达到92%敏感度，假阳性率低于每扫描1个。
基于LSTM+Attention开发风机齿轮箱寿命预测模型，通过振动、温度、油液等多源数据融合，提前30天预测故障，减少非计划停机。
明确业务场景、数据情况、性能要求
数据采集、标注、清洗、增强
算法选型、训练调优、验证评估
模型压缩、边缘部署、API封装
数据迭代、模型更新、性能监控