闪马华为 ATOM深度学习平台携手华为好望共同发现AI+视频落地无限可能

标注系统在整个ATOM平台流程中位于数据处理和清洗之后。标注完成后我们就开始进行审核和发布，再进行训练一体化的过程。我们整个标注系统也全是在云端，包括公有云私有云，结合闪马的业务生产平台后，就形成了整个闪马的云边端生产的完整闭环。

　　ATOM深度学习平台在闪马AI业务生产平台中的作用

ATOM平台实际上就是我们像工厂的生产线一样，也是一个完整的闭环。主要分为以下几步：

1.源数据的管理

2.标注系统

3.数据集的维护、管理、清洗

4.模型训练

5.模型评估与优化

6.模型上线

7.效果反馈

8.持续迭代

9.数字列表

ATOM的最大优势主要有三点。

首先从数据标注来看，支持多种数据采集的能力，包括国标摄像头、VR、或者是一些标准的协议。第二可以支持公有云上的多云部署、更可以一键部署、扩容或缩容。第三能够支持多平台多型号的GPU芯片计算实体。

ATOM的训练评估也可以做各种各样的Interface，整个模型管理是统一化的。在我们平台上其实有超过几百种的模型，天天在ATOM平台上进行再次的训练、评估这么一个过程。模型Transfer模块实际上是我们一个核心的技术模块，我们叫Tron平台。它能够提升整个推理过程中的性能让硬件可以去适配，像边缘计算盒子、华为软件定义摄像头等。

在去年安博会上，闪马就成了华为Holosens Store的首批合作伙伴。然后我们跟华为实际上是有很多方面的一些合作，主要是围绕ATOM整个平台的训练。训练完成后，就可以生成各行各业的一些模型，例如交通、物流、环保，金融生产等方面。后续这些模型都将会陆续上线到华为的Holosens Store 上，再部署到华为SDC摄像头或者是IVS的整个视频的智能计算平台上，服务各行各业。

如果有对ATOM平台感兴趣的同学，欢迎上知乎找我多多交流。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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