勘智开发者社区发布多款高性能分类模型
本次勘智开发者社区重磅推出六款专为K230/K230D芯片优化的分类模型，涵盖手势识别、人脸属性分析、活体检测等多个计算机视觉领域。这些模型基于先进的深度学习架构，为边缘计算场景提供高效、精准的AI解决方案，助力开发者快速构建智能视觉应用。
全新分割模型套件上线，解锁像素级视觉理解
本模型库汇集了面向边缘视觉场景优化的高性能分割模型，覆盖从通用目标分割到专业人像、人体部位的精细化解析。基于YOLOv8、PaddleSeg、DeepLabV3等先进架构，结合K230芯片深度优化，提供多分辨率、低延迟、高精度的像素级识别能力，适用于自动驾驶、工业视觉、消费电子和医疗影像等多种AI应用场景。所有模型均具备开箱即用、部署便捷的特点，助力开发者快速构建“看得懂”的边缘智能系统。
涵盖通用分割、人像处理、人体及面部解析，为边缘AI应用提供精细化感知能力
模型列表
YOLOv8n分割模型 640x640
- 技术架构：YOLOv8n-seg
- 输入分辨率：640x640
- 功能描述：在YOLOv8卓越的目标检测能力基础上，新增实例分割功能，可同时完成目标定位与像素级轮廓勾勒
- 应用场景：自动驾驶、机器人视觉、工业分拣
YOLOv8n分割模型 320x320
- 技术架构：YOLOv8n-seg
- 输入分辨率：320x320
- 功能描述：轻量级实例分割模型，推理速度极快，专为对实时性要求极高的边缘场景优化
- 应用场景：实时视频分析、移动端嵌入式设备、无人机感知
人体背景分割模型
- 技术架构：PaddleSeg
- 功能描述：专门用于高精度的人像分割，能够将人物与背景清晰分离，边缘处理细腻自然
- 应用场景：视频会议虚拟背景、手机人像拍照、AR/VR应用
人脸部位分割模型
- 技术架构：DeepLabV3
- 功能描述：精细化分割人脸的不同部位（如皮肤、嘴唇、眼睛、鼻子等），为高级面部分析提供基础
- 应用场景：美颜滤镜、虚拟化妆、疲劳驾驶检测
人体部位分割模型
- 技术架构：Deeplabv3+ with ResNet34 Backbone
- 功能描述：对人体进行部件级解析，可分割出头部、躯干、四肢等不同部位
- 应用场景：虚拟试衣、动画驱动、体育动作分析
核心优势
精准分割能力
- 采用先进的实例分割和语义分割算法
- 实现像素级的精确识别和边缘勾勒
- 在复杂背景下仍能保持高精度
边缘优化设计
- 专为K230芯片架构深度优化
- 模型经过剪枝和量化处理
- 实现低功耗下的高性能推理
开箱即用体验
- 提供完整的模型文件和部署指南
- 包含详细的接口说明和示例代码
- 支持快速集成和二次开发
丰富应用场景
- 覆盖通用分割和专业解析需求
- 支持多种分辨率和精度要求
- 满足不同行业的特定需求
应用场景
智能安防监控
- 人员精确追踪和轨迹分析
- 异常行为检测和预警
- 重点区域人员密度监测
工业视觉检测
- 产品缺陷像素级定位
- 零部件精确分割和测量
- 自动化质量检验
消费电子应用
- 手机相机人像模式
- 视频会议虚拟背景
- AR特效和虚拟试妆
医疗影像分析
- 医学图像组织分割
- 病变区域精确标注
- 手术导航辅助
开始使用
所有分割模型现已正式上线K230开发者社区模型库，为开发者提供完整的解决方案：
- 模型下载：访问社区模型库获取最新模型文件
- 文档中心：查看详细的技术文档和使用教程
- 示例代码：获取开箱即用的部署示例
- 社区支持：加入技术讨论群获取专业支持https://www.kendryte.com/answer/
模型获取地址：https://www.kendryte.com/zh/matrix
立即体验，开启您的像素级AI应用开发之旅！
K230开发者社区 - 让边缘视觉从"看得见"迈向"看得懂"
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