工作流程
六步闭环：从工程项目到开放导出，每步都在桌面端内完成。
01
项目管理
工程项目统一管理，数据集、模型与版本一处归档
02
自动标注
自动标注+人工审核，标注量减一个量级
03
训练
模型工作区开训，日志与进度可见，出可推理模型
04
蒸馏
教师蒸到学生，现场部署体积与算力需求压下来
05
在线模型库
从 git.darra.xyz 取模型，项目内沉淀可复用
06
开放导出
出包 ONNX / TensorRT / OpenVINO，接任意推理框架
数据集准备
采集、导入、划分训练集与验证集
Model Types
支持的模型类型
三类视觉任务，覆盖工业检测的主要场景。
图像分类
整图归类将整张图像归入预定义类别
典型用途
- 产品良品/不良品分类
- 工件类型识别
- 外观等级判定
- 颜色/纹理分类
推荐架构ResNet / MobileNet / EfficientNet
目标检测
定位 + 识别定位并识别图像中多个目标，输出边界框与类别
典型用途
- 零件定位与抓取
- 缺陷位置标记
- 多目标计数
- 传送带工件识别
推荐架构YOLOv8 / RT-DETR
语义分割
像素级分类对每个像素进行分类，输出像素级分割掩码
典型用途
- 精密轮廓提取
- 焊缝路径检测
- 表面缺陷面积测量
- 复杂背景目标分离
推荐架构UNet / DeepLabV3+ / SegFormer
Darra AI SDK
独立小工具
一条命令自动配齐推理环境。
- Windows
- Linux
SDK 能力
在开放导出之上，补运行时管理与性能调优。
- 多会话并行
- 已做性能调优
- 多语言支持
开放导出
通用格式出包，运行时自己定。
- 导出模型接入任意推理框架
- ONNX、TensorRT、OpenVINO、DirectML 自行接入
Studio 免费下载、SDK 免费获取。适用平台：Windows / Linux x64 / ARM64。模型加密与加密出包按模型包收费，价格见 商城 AI Studio 商用授权。