NVIDIA RTX A6000助力乐骐科技实现行业领先的核心算法
行业、个人，乃至现代生活都离不开图像，因而图像处理成为了最常见的工具类应用之一。近年来，抠图技术的应用范围越来越广，不论是ios、安卓app，还是微信小程序，皆涉及人像抠图技术，并且应用类型呈现出多种类、多形式的特点。抠图虽然在图像处理中属于底层功能，但同时又是不可或缺的重要功能。
无锡乐骐科技有限公司以人工智能技术为核心，致力于图像识别及人体生物特征识别核心技术研究、应用产品开发及市场推广，其中智能证件照、证件照研究院等产品已拥有众多个人及企业客户，且其人像抠图团队在“cvpr 2021人像视频抠图竞赛”中获得了第二名的好成绩。
精确抠图面临效率难题
图像去背景（抠图）是指准确提取静止图片或者视频图片序列中的前景目标，它是许多图像编辑中的关键技术之一，已有超过20年的研究历史。
在处理人像抠图的过程中，如何实现精确抠图是一个普遍的难题。当抠图精确度无法达到较高标准时，会导致毛发、透明物等精细特征无法进行有效处理，从而使得合成的照片具有强烈的不真实感。为了解决这样的情况，通常需要在完成人像抠图后对图片进行进一步的优化，这大大增加了工作量，且耗费了更多时间，这与人工智能ai抠图的最初理念是背道而驰的。
基于rtx新一代显卡，
推进企业打造行业领先的核心算法
传统的图像去背景技术基于许多基础技术例如颜色采样（如贝叶斯方法）和近邻梯度分析（如波松方法）或者二者融合的技术。针对此行业难点，乐骐科技的算法团队基于搭载了nvidia rtx a6000的深度学习服务器，整合当前最为先进的深度学习模型，建立了基于卷积神经网络的多任务统一学习的端到端模型，极大的提高了模型效率。
在搭载了nvidia rtx a6000的深度学习服务器上进行反复训练、测试和验证后，乐骐科技针对图片特征提取、视野范围设定、边缘锐化等技术细节认真打磨，对如何处理头发、透明物体等精细特征以提高模型精度这一行业难题，交出了满意的答卷。
rtx a6000实现硬件加速，为ai提供无限可能
除了cuda数量的大幅增加，相对于上一代产品，ampere架构对sm单元也进行了重新设计。ampere架构的一个sm单元最多可以在每个时钟周期内执行128条fp32指令，同时也可以在每个时钟周期内执行64条fp32+64条int32指令，最终让fp32性能达到翻倍的同时，也兼顾了通用性。
作为nvidia的第二代rtx架构，rtx a6000核心内还集成了第2代rt core和第3代tensor core。凭借着翻倍的吞吐量，rtx a6000能提供先进的光线追踪和ai人工智能训练功能。
随着ai技术的发展，其可能越来越接近甚至达到通用人工智能（agi）的水平。面对充满ai的未来，在我们的生活中可能将随处可见智能强大而又灵活的人工智能。nvidia rtx a6000带来硬件加速的光线追踪渲染方式，致力于实现ai赋能的专业视觉领域新突破，对适用范围越来越广、灵活性越来越高、越来越个性化的ai提供了无限可能。
在未来，nvidia将与乐骐科技等合作伙伴共同围绕技术、产品、业务方式创新，提供具有价值的解决方案。
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在搭载了nvidia rtx a6000的深度学习服务器上进行反复训练、测试和验证后，乐骐科技针对图片特征提取、视野范围设定、边缘锐化等技术细节认真打磨，对如何处理头发、透明物体等精细特征以提高模型精度这一行业难题，交出了满意的答卷。
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作为nvidia的第二代rtx架构，rtx a6000核心内还集成了第2代rt core和第3代tensor core。凭借着翻倍的吞吐量，rtx a6000能提供先进的光线追踪和ai人工智能训练功能。
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在未来，nvidia将与乐骐科技等合作伙伴共同围绕技术、产品、业务方式创新，提供具有价值的解决方案。
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