借助初创公司V7 Labs创建的图像注释平台，可通过AI来识别显微镜下的细胞、葡萄藤上的葡萄和森林中的物种等等。

无论用户是希望通过AI来检测并标记显示手术室设备还是农场牲畜的图像，均可采用V7 Labs提供的V7 Darwin。V7 Darwin是一个基于AI的网络平台，其模型经过训练，并已基本了解所有物体的外观，V7 Labs联合创始人Alberto Rizzoli介绍道。

对于小型企业和其他不熟悉AI或希望降低自定义数据进行深度学习模型训练使用成本的用户来说，这绝对是个福音。用户可将其数据加载到平台上，然后对对象进行分段和注释。此外，它还能进行模型训练和部署。

经过数百万张图像的训练，V7 Darwin已在NVIDIA GPU上进行了优化。该公司还在探索如何使用NVIDIA Clara Guardian，其中包括用于边缘AI嵌入式系统的NVIDIA DeepStream SDK智能视频分析框架。截至目前，它已经使用NVIDIA Jetson AGX Xavier和Jetson TX2模块，对实验室感知、质量检查和牲畜监视项目进行了试点，以期日后在边缘部署训练后的模型。

V7 Labs是NVIDIA初创加速计划的成员，该计划致力于为AI初创企业提供产品上市支持，并提供相关的专业知识和技术援助。

完美像素级精准的对象分类

Rizzoli表示：“为了让AI学会看东西，需要给它提供示例。此外，为使其能够根据图像准确地识别出物体，您需要确保训练样本能够捕获该物体的全部像素。”

Rizzoli表示，V7 Darwin能够以 “完美像素”的细粒度水平，对对象进行注释和标记，过程仅需花费2.5秒的时间，最快速度可比人类快50倍，具体取决于图像的复杂程度。

在医疗健康领域，节省时间和图像注释相关的费用至关重要。医疗健康专业人士必须检查成千上万的X射线或CT扫描，并注释异常，不过这一过程可以实现自动化，Rizzoli说道。



例如，在COVID-19疫情期间，V7 Labs与英国国家医疗服务体系（NHS）和意大利圣马特奥医院合作开发了一种模型，该模型可检测胸部X光片中肺炎的严重程度，并预测患者是否需要进入重症监护室。

该公司还发布了一个开放数据集，其中包含超过6,500张肺炎的X光片，其中500例是由COVID-19引起的。

V7 Darwin可在实验室环境中使用，帮助检测流程错误，并自动记录实验。

跨行业应用

除医疗健康行业外，V7的技术让其他各行各业的公司也能从中受益。

Rizzoli说：“我们的目标是捕获所有计算机视觉，并使其非常易于使用。我们坚信，如果我们能够在显微镜下识别细胞，那么也能在卫星上识别出一座房屋。如果我们可以识别出执行手术的医生或进行实验的实验室技术员，那么我们一样可以识别出雕刻家或蛋糕师。”

该平台可在全球范围内，用于评估自然灾害造成的破坏、观察人类和动物胚胎的生长、检测牙齿X光片中的龋齿、创建用于评估制造安全流程的自主机器、使农业机器人能够计算收成等。