SAIGE VISION

Saige AI 公司，是由韓國首爾大學教授，跟3個博士班學生，ㄧ起創立的公司，
專門研究用於工業檢測和品質控制的AI 解決方案。

使用簡單可靠且功能強大的SaigeVision 平台來自動化您的視覺偵測任務。
SaigeVision 採用最先進的機器學習演算法，以及先進的資料產生、增強和標記工具，
可為最具挑戰性的偵測問題提供無與倫比的準確性和速度。
即使只有有限的訓練數據，SaigeVision 也能以最低的營運開銷實現最高的效能。

特色
快速
結合最佳遷移學習建構稀疏網路、進階模型壓縮和修剪、以及演算法優化，SaigeVision 實現了毫秒級的偵測速度。
並且透過“集中註意力學習”，大大減少了訓練模型的時間。

靈活
SaigeVision 旨在實現直覺、模組化、可擴展且易於整合和部署。
各種標記的工具大大減輕了使用者準備和訓練神經網路模型的負擔。
使用者不需要視覺系統和程式設計的專業知識就可以完全掌握和操作。

準確
SaigeVision透過結合我們專利的影像產生技術、自動標記技術，以及其他先進的機器學習技術，
實現了世界級的偵測準確率。在實際生產中，過殺率和漏檢率都顯著降低。


軟體特點
1. 最優遷移學習與定向注意力學習
透過設計一種優化轉移權重的“轉移學習演算法”，訓練時間大大減少。同時產生稀疏、易於修剪的網絡
我們的「定向注意力學習演算法」專注於學習更重要的缺陷區域

2. 影像生成技術
數據不足的問題
深度學習網路的效能與訓練所使用的資料息息相關。 數據越多，數據越豐富，效能越好。
然而現實是大多數用戶的數據非常有限，尤其是有缺陷的樣本。
影像資料生成技術
合成數據其實比分析數據更棘手。對現有的缺陷樣本影像進行簡單操作，
例如：翻轉、旋轉、模糊，這些對訓練模型都沒有顯著的幫助。 想要產生逼真的缺陷影像需要更複雜的技術。
基於GAN 的圖像資料生成
SaigeVision 為了合成最真實的缺陷影像，SaigeVision 利用內部開發的先進GAN技術，
產生為工業影像偵測應用客製化的合成資料。以此來提升神經網路模型的效能。

3. 自動標記技術
對於大多數工業檢測任務是由企業質檢人員進行影像標記。 這項任務很耗時，而且人類容易疲勞和誤判。
由於大部分訓練資料來自無缺陷樣本，因此可以使用自動標記來識別那些無缺陷的影像，
將這些影像與數量較少的可能包含缺陷的影像分開。 然後質檢人員只需要檢查並標記這組小樣本。