技术无界,交流无限
1、在scatter界面打开右上角的setting; 2、选择lines and curve并点击右侧加号添加; 3、Line method选择linear fit,点击ok即可绘制成功。
ShareX的本质是在画图时做了row split 的时候不同的row 上的图共用X 轴,ShareY的本质是在做了Column split 的时候不同的Column上的图共用Y轴。 1.如果是
图形变化本质上是改变了数据的 Filter导致,可以通过新增自定义filter来解决此问题,如下图所示: ”,点击多个数据组依据的某列,order type选择“Customize”,可以手动拖动调整该列的显示顺序,将目标组排在最前面,从而使其显示
鼠标在想单独修改的图上右击,打开右键菜单,点击”Local Properties”, 选择”Open Local Properties”,具体操作如下图所示:  操作便捷,流畅的数据清洗标注,AI 辅助智能标注,无需代码开发, 一站式生成模型; b) 适用范围广,支持任何工艺步骤,任何图片类型; c) 分类精度高,平均识别准确率 9
Inf-AI ADC 不是单纯的 ADC,而是致力于将 AI 技术应用于半导体制造业的生产全周期,提供基于图像识别和机器视觉等 AI 技术对晶圆生产制造过程中不同工序、工艺、机台的缺陷图片进行自动分类
基本上用户需要调整的参数并不多,使用默认参数通常就可以获得很好的结果。熟悉平台后,可以根据特定的评价指标进行优化,如在创建训练任务页面手动调整训练参数或者模型上线后在模型仓页面按照需求调整模型优化策略
INF-AI 内置经过海量半导体数据预训练的前沿深度学习算法和训练模型。
基于数据集和数据类别定义好的前提下,例如一个5000张图片和10个类别的数据集,通常需要大约10个小时去准备数据,包括导入、清洗、标注,大约4~5小时去训练,小于1小时的时间部署(包括导出、验证、上线
一般每个类别 500 张图片(包括 500 张背景类别,至少每个类别也需要 50 张图片,数据越多效果越好)。并且保证训练图片和部署测试的图片保持一致(比如光照、大小、背景等方面)。
INF-AI ADC 的【在线图库】模块对标注结果进行人工复判,并可以将人工 review 前后的数据回流,可以将其加入数据集管理。
支持。用户可以在训练营中训练好的模型加入模型仓进行管理,平台拥有导出模型功能。