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Pylon AI简介#

pylon AI 包含一组工具，可让您使用深度学习 (DL) 技术执行图像分析任务。

通过在利用 pylon vTools 创建的视觉应用中融入先进的深度学习模型，pylon AI 可以解决复杂的图像分析难题，超越传统图像处理方法的局限。常见任务包括 Object Detection 和分类，以及实例分割与 Semantic Segmentation。

运作原理#

本主题将向您展示 pylon AI 如何简化深度学习的使用，以及其组件和功能如何融入 pylon 生态系统。

pylon AI vTools 旨在与 pylon Workbench 中提供的标准 vTools 协同工作。这种集成带来了一种直观的图像分析方法，兼具传统图像处理技术和尖端 AI 功能的优势。

使用 pylon AI 的优势#

  • 极少的开发工作量： 您可以使用 pylon AI platform 自由选择 AI 模型，并针对各种处理硬件对其进行优化。这使您能够确定哪个版本的模型在您的硬件上针对您的特定应用表现最佳。无需编程。针对机器视觉任务优化模型后，您可以导出代码并将其添加到应用代码中。
  • 轻松部署：简化了将 DL 模型集成到在 pylon Workbench 中构建的应用的过程，从而降低了时间和复杂性。
  • 硬件优化：通过针对特定硬件供应商定制模型，确保高性能和灵活性。
  • 自由选择模型来源：支持行业标准的 ONNX 格式。这意味着您可以自由选择用于训练或构建模型的框架，例如 PyTorch、TensorFlow 或 NVIDIA TAO。由于支持 ONNX，pylon AI 与所有这些框架兼容。
  • 统一的生态系统：pylon AI 无缝集成到 pylon Software Suite 中，这意味着您可以在同一软件环境中执行图像采集、处理和分析。
  • 合作伙伴友好策略：利用合作关系提供全面的解决方案。
  • 增强的成像智能：优化相机参数，以最大化基于 DL 的应用的效力，所有这些都可以在 pylon Workbench 中完成。
  • 出色的性能和可靠性： 精确、无误的图像分析结果，可用于稳健的决策。

如需了解更多信息，请访问 Basler 网站。

支持的模型架构#

选择正确的深度学习 (DL) 模型是完成图像分析任务的第一步。pylon AI 原生支持一系列模型架构，特别是那些可与相应 AI vTool 一起使用的分类、Object Detection 和分割任务模型。

以下是与 pylon AI 原生兼容的当前可用模型列表。如果您需要其他模型，随时可以联系 Basler 并索取您需要的模型。

更多架构即将推出或可按需提供。

选择模型后，您必须对其进行训练以识别和分析特定的图像模式。目前，pylon AI 本身不提供训练功能。

以下是适用的训练工具列表：

  • Microsoft Azure Machine Learning
  • NVIDIA TAO
  • Amazon Sagemaker

为了与 pylon AI 配合使用，所有模型必须以 ONNX 格式提供，以确保无缝集成和兼容性。由于 ONNX 是一种行业标准格式，这使您在选择训练工具时拥有极大的自由度。

pylon AI 组件概述#

下图显示了 pylon Software Suite 上下文中的 pylon AI 组件。

pylon AI 组件

pylon AI Platform#

pylon AI Platform 是一个 Web 应用程序，用作管理 DL 模型生命周期的中心枢纽。它为每个 AI vTool 提供不同的机器视觉项目，还允许您创建自己的项目。

使用 AI Platform，您可以开发和优化自己的模型，包括基准测试和打包。一旦您对模型的性能满意，便可以将其发布为 bundle，然后通过 pylon AI Agent 将其部署到 AI vTools。该 bundle 包含所有必要的信息（例如硬件配置、模型等），以确保最佳性能。

pylon AI Agent#

发布 bundle 后，您可以通过 pylon AI Agent 进行访问。pylon AI Agent 是 AI Platform 与 AI vTools 之间的纽带。AI Agent 帮助您管理模型并将模型部署到处理推理过程的 Triton Inference Server 上。

Triton Inference Server#

Triton Inference Server 负责处理推理过程。在深度学习的语境下，推理意味着将训练好的模型应用于新的、未见过的数据并对内容进行预测。

Triton Inference Server 是一款开源软件，可跨各种处理硬件标准化 AI 模型的部署和执行。它通过为跨不同框架（如 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等）和硬件（GPU、CPU 等）的推理提供一致的接口，简化了 AI 模型的部署。它允许在多个 GPU 或 CPU 之间进行高效推理。除此之外，它还提供动态批处理功能，即动态优化批次大小，从而提高吞吐量和资源利用率。

需要使用针对 pylon AI 的 pylon Supplementary Package 单独安装 Triton Inference Server。您可以从 Basler 网站下载该软件包。

pylon AI vTools#

pylon AI vTools 对 Basler 标准 vTool 产品组合进行了补充，旨在与它们在 pylon Viewer 的 Workbench 中无缝协作。它们涵盖了各种用例。有关最新列表，请参见 pylon AI vTools 部分。

有关使用 vTools 的一般信息，请参阅 Working with Recipes、Recipe Management 和 Recipe Code Generator。