Attentive.ai 通过专注于特定领域的数据收集、迭代模型训练和实际部署优化来构建用于计算机视觉的 AI 模型。 他们的做法从收集针对建筑或景观美化等行业量身定制的大型高质量数据集开始，并在这些行业中应用他们的解决方案。 例如，他们使用无人机或现场摄像机从工地收集图像，确保场景多样化（例如，不同的光照、设备类型和地形）。 然后对这些数据进行预处理以消除噪声、标准化格式并增加变化（例如，旋转图像或模拟天气条件），以提高模型的鲁棒性。 注释工具和人工审核员标记对象（例如，挖掘机、材料）以创建地面实况数据，并进行严格的质量检查以最大程度地减少错误。
下一步涉及使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架选择和训练模型。 Attentive.ai 通常从 ResNet 或 EfficientNet 等预训练架构开始进行特征提取，然后在特定领域的数据上对其进行微调。 对于诸如检测航空图像中的建筑设备之类的任务，他们可能会通过调整锚框大小来更好地匹配数据集中对象的大小来修改 YOLO（You Only Look Once）模型。 训练管道结合了诸如跨 GPU 的分布式训练和混合精度计算之类的技术，以加快迭代速度。 他们还实施严格的验证，使用保留数据集和诸如 mAP（平均精度均值）之类的指标来衡量性能。 如果模型在特定的边缘情况下表现不佳（例如，识别部分遮挡的机械），他们会重新审视数据增强策略或收集其他有针对性的数据。
最后，Attentive.ai 优化模型以在真实环境中进行部署。 这包括量化模型以减少边缘设备（例如，无人机）上的推理延迟，并在受限的计算资源下对其进行测试。 例如，他们可能会将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式以进行移动部署，同时确保精度下降最小。 他们还构建监控系统来跟踪模型部署后的性能，标记由于未见条件（例如，新型号的设备）导致预测漂移的情况。 反馈循环使他们可以逐步重新训练模型，从而整合用户报告的错误或边缘情况。 通过结合行业定制的数据、模块化训练管道和以部署为中心的优化，他们的模型可以在实际应用中实现可靠性，而无需依赖过于复杂的体系结构。