NVIDIA RTX A6000助力乐骐科技高效率实现行业领先的核心算法

行业、个人,乃至现代生活都离不开图像,因而图像处理成为了最常见的工具类应用之一。近年来,抠图技术的应用范围越来越广,不论是iOS、安卓APP,还是微信小程序,皆涉及人像抠图技术,并且应用类型呈现出多种类、多形式的特点。抠图虽然在图像处理中属于底层功能,但同时又是不可或缺的重要功能。


无锡乐骐科技有限公司以人工智能技术为核心,致力于图像识别及人体生物特征识别核心技术研究、应用产品开发及市场推广,其中智能证件照、证件照研究院等产品已拥有众多个人及企业客户,且其人像抠图团队在“CVPR 2021人像视频抠图竞赛”中获得了第二名的好成绩。


精确抠图面临效率难题



图像去背景(抠图)是指准确提取静止图片或者视频图片序列中的前景目标,它是许多图像编辑中的关键技术之一,已有超过20年的研究历史。


在处理人像抠图的过程中,如何实现精确抠图是一个普遍的难题。当抠图精确度无法达到较高标准时,会导致毛发、透明物等精细特征无法进行有效处理,从而使得合成的照片具有强烈的不真实感。为了解决这样的情况,通常需要在完成人像抠图后对图片进行进一步的优化,这大大增加了工作量,且耗费了更多时间,这与人工智能AI抠图的最初理念是背道而驰的。


基于RTX新一代显卡,

推进企业打造行业领先的核心算法


传统的图像去背景技术基于许多基础技术例如颜色采样(如贝叶斯方法)和近邻梯度分析(如波松方法)或者二者融合的技术。针对此行业难点,乐骐科技的算法团队基于搭载了NVIDIA RTX A6000的深度学习服务器,整合当前最为先进的深度学习模型,建立了基于卷积神经网络的多任务统一学习的端到端模型,极大的提高了模型效率。


在搭载了NVIDIA RTX A6000的深度学习服务器上进行反复训练、测试和验证后,乐骐科技针对图片特征提取、视野范围设定、边缘锐化等技术细节认真打磨,对如何处理头发、透明物体等精细特征以提高模型精度这一行业难题,交出了满意的答卷。


RTX A6000实现硬件加速,为AI提供无限可能



除了CUDA数量的大幅增加,相对于上一代产品,Ampere架构对SM单元也进行了重新设计。Ampere架构的一个SM单元最多可以在每个时钟周期内执行128条FP32指令,同时也可以在每个时钟周期内执行64条FP32+64条INT32指令,最终让FP32性能达到翻倍的同时,也兼顾了通用性。


作为NVIDIA的第二代RTX架构,RTX A6000核心内还集成了第2代RT Core和第3代Tensor Core。凭借着翻倍的吞吐量,RTX A6000能提供先进的光线追踪和AI人工智能训练功能。


随着AI技术的发展,其可能越来越接近甚至达到通用人工智能(AGI)的水平。面对充满AI的未来,在我们的生活中可能将随处可见智能强大而又灵活的人工智能。NVIDIA RTX A6000带来硬件加速的光线追踪渲染方式,致力于实现AI赋能的专业视觉领域新突破,对适用范围越来越广、灵活性越来越高、越来越个性化的AI提供了无限可能。


在未来,NVIDIA将与乐骐科技等合作伙伴共同围绕技术、产品、业务方式创新,提供具有价值的解决方案。






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