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Mit Pylon AI stellt Basler eine Software für den einfachen Einstieg in die präzise Bildanalyse mit künstlicher Intelligenz (KI) vor. Der Fokus liegt dabei auf Effizienz in der Zielapplikation: Die Funktion für Performanz-Benchmarking ermöglicht es Anwendern, die leistungsfähigste Processing-Hardware für ihre Applikation zu ermitteln. Die mit Pylon AI erstellten KI-Applikationen sind ohne Programmieraufwand einsetzbar.
Pylon AI bietet Bildanalyse-Funktionen mit KI-Algorithmen, die im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen komplexere Vision Aufgaben lösen können – etwa Klassifizierung und semantische Segmentierung. Das in die Software integrierte Performanz-Benchmarking zeigt die zu erwartende Leistung eines KI-Modells für eine Vielzahl von Prozessoren und KI-Beschleunigern an. Bildrate, Latenz, Genauigkeit der Ergebnisse und Stromverbrauch können so verglichen werden. Sie sind wichtige Parameter für die Leistungsfähigkeit der späteren Bildverarbeitungsanwendung.
Anhand der neuen Software erstellen Anwender per Drag-and-Drop robuste Bildanalyse-Pipelines von der Bildaufnahme bis zum Deployment in die Zielapplikation. Die Schnittstelle zur Zielapplikation ist durch die Recipe-Code-Generator-Funktion und bewährte Pylon-APIs anwenderfreundlich gestaltet. Die neue Bildanalyse-Software besteht aus der Pylon-AI-Plattform für Machine Learning Operations (MLOps) und aus vier Pylon-AI-Vtools – den Plug-ins, die die KI-Modelle ausführen.
Dank des offenen ONNX-Formats für Deep-Learning-Modelle lassen sich zahlreiche gängige KI-Frameworks wie Pytorch, Tensorflow und Nvidia TAO verwenden. Anhand der Plattform werden die Klassen des KI-Modells den Bilddaten zugeordnet. Anschließend findet die Optimierung der KI-Modelle – Modell-Konvertierung und -Quantisierung sind möglich – sowie das Benchmarking der Processing-Hardware für die beste Performance statt.
