超级AI，在线标注，既能解放双手，又省时省力。
传统的标注模式需要你对着目标不断拉框，反复机械的动作做多了就变得“麻木”，影响效率还使人烦恼。
而SpeedDP的出现，可以有效的提升标注效率。它能够帮助使用者快速进行人、车、船等数据集的一键标注。
SpeedDP依靠YOLO系列算法来检测模型，实现“一键标注”和“目标检测”，并且还提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。
标准流程 自定义开发
作为一个深度学习AI开发平台，SpeedDP采用常用的AI算法开发基本流程，该过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及最后的模型部署几个主要模块。针对不同的数据集和算法参数设置，慧视SpeedDP开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。由此可见，SpeedDP并不是一成不变的，使用者可以根据自己的需求进行不同的模型开发，然后针对性的进行训练，训练的模型越成熟，AI就愈发聪明，标注的结果就更加精准。
因此，平台的整个工作流程可以简单概括为数据采集→模型训练→测试评估→应用部署，省去了中间大量的手动拉框的动作，节约大量时间。当然，如果是一些简单的需求，我们也可以提供既有模型，用户使用起来更加省时。
可视化模型评估 掌握模型精度
数据集测试评估是使用带标注的数据集对模型的检测输出结果计算一些关键性能指标从而对训练的模型进行评估，慧视SpeedDP开发平台采用了目标检测领域最常用的AP50、mAP50-95以及准确率和召回率等指标对模型进行整体性评价。
升级迭代 不断更新
经过不断的迭代升级，慧视SpeedDP已经进入3.0版本，不仅支持YOLOV8算法模型，还加入了分割算法，应用场景更加丰富，并且软件运行环境也升级到了cuda11.7，将更加契合使用者使用环境。
