由威尼斯欢乐娱人城v3676自主开发的MasterpieceAI系统正式上线。MasterpieceAI系统是一套集数据分析、标注、调参、训练、测试为一体的工业视觉深度学习平台软件。通过灵活简单的GUI界面，用户快速创建深度学习应用系统。满足视觉检测、分类、定位等应用需求。
人工智能、缺陷图像、缺陷声音、3D多维大数据分析质量检测。
这套系统包含了四大项目板块，分别为项目管理、样本标注、构建&训练&检测模型以及评估模型。
另外包含图像分割算法、图像分类算法、目标检测算法、单样本检测、OCR字符识别目标测量识别六大子功能板块，通过对图片、字符进行训练建模准确的分割目标。
精度高、速度快、通用性强。
MasterpieceAI系统，运用最前沿的深度学习算法，在检测准确率及精度上提升更高；处理速度快，通用性更强。在研发并突破深度学习算法同时，紧跟非深度学习的机器学习等AI算法的研究方向。在少量训练样本，也可以获得非常高的准确率，解决工厂获取样本数据难题。
同时MasterpieceAI系统具有兼容性强、可定制化、功能模块化、高性能、功能齐全等五大优势。
丰富的样本后处理：提供了丰富的数据处理工具，用户可灵活运用相关工具对预测数据计算及筛选，查阅模型结果，通过多项指标评估模型性能，以更醒目的方式观察模型优化的趋势。
跨操作系统和硬件平台软件可灵活的在多种计算芯片上运行，不受硬件设备的约束。能够实现异构硬件并行处理。应用场景：不仅限于英伟达GPU,同时支持英特尔VPU、CPU、FPGA\集成显卡等，支持Windows、Linux、Mac OS系统。
可视化打开黑匣子可视化可以很好的在抽象数据和直观表示之间进行桥接，对场景分类模型实现可视化届时，基于可视化模型提出了通过降低数据集内部偏差提升模型分类能力的优化流程。在训练神经网络时提供了神经网络训练的侧重点展示，方便工程师进行调试，增强神经网络检测效果。
小样本数据训练个别缺陷种类图片数据不足时，通过数据增强等算法，模拟丰富数据量，弥补样品数量不足等缺点。应用场景：用于产品个别缺陷种类图片数量缺少、缺陷种类认识不全等情况。
迁移学习迁移学习能够将大数据所训练的模型迁移到多个只有小数据的领域，降低训练成本节省训练时间。应用场景：可用在产品升级或者产品型号改变，或者材质类似的不同产品平行使用等情况。
MasterpieceAI系统运用与产品线上部署，用户在实际生产线上能够快速搭建自定义算法模块的逻辑顺序，对多项解决方案进行自由组合调整，快速完成线上部署工作。
系统配置要求
最低规格：Compute Capability 5.2以上，剩余存储空间4G以上
建议规格：Compute Capabblity 7.5以上，剩余存储空间8G以上
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