# AI 能力

OAK 设备可以完全在设备端运行神经网络，用于分类、检测、分割及自定义视觉任务——保持低延迟和数据私密性，同时释放主机用于控制逻辑。

在 [RVC2](https://docs.luxonis.com/hardware/platform/rvc/rvc2.md) 和 [RVC4](https://docs.luxonis.com/hardware/platform/rvc/rvc4.md)
平台上，您可以通过 [NeuralNetwork](https://docs.luxonis.com/software-v3/depthai/depthai-components/nodes/neural_network.md) 和
[DetectionNetwork](https://docs.luxonis.com/software-v3/depthai/depthai-components/nodes/detection_network.md) 运行网络，以
[NNArchive](https://docs.luxonis.com/software-v3/ai-inference/nn-archive.md) 或 blob 格式部署模型，并从以下来源获取模型：[模型库 (Model
Zoo)](https://docs.luxonis.com/software-v3/ai-inference/model-source/zoo.md)、[自定义训练](https://docs.luxonis.com/software-v3/ai-inference/model-source/training.md)
或集成。

搭载 [RVC2](https://docs.luxonis.com/hardware/platform/rvc/rvc2.md) 的 OAK 相机 提供高效的设备端推理，在常见检测、分割和分类管线中实现均衡性能。

搭载 [RVC4](https://docs.luxonis.com/hardware/platform/rvc/rvc4.md) 的 OAK4 设备 提供更多 TOPS、更快的预处理以及原生 superblob/NNArchive
支持，支持更重的骨干网络（如 YOLO-E、DepthAnythingV2 等）、单设备多模型管线，以及
[NeuralDepth](https://docs.luxonis.com/software-v3/depthai/depthai-components/nodes/neural_depth.md)。

## AI 构建块

 * 使用 [NeuralNetwork](https://docs.luxonis.com/software-v3/depthai/depthai-components/nodes/neural_network.md) 运行通用网络，以及硬件加速的
   [DetectionNetwork](https://docs.luxonis.com/software-v3/depthai/depthai-components/nodes/detection_network.md) /
   [SpatialDetectionNetwork](https://docs.luxonis.com/software-v3/depthai/depthai-components/nodes/spatial_detection_network.md)。
 * 从 [模型库 (Model
   Zoo)](https://docs.luxonis.com/software-v3/ai-inference/model-source/zoo.md)、[自定义训练](https://docs.luxonis.com/software-v3/ai-inference/model-source/training.md)
   或 [集成](https://docs.luxonis.com/software-v3/ai-inference/integrations.md) 获取模型；通过 [模型转换 (Model
   Conversion)](https://docs.luxonis.com/software-v3/ai-inference/conversion.md) 进行转换。
 * 使用 [NNArchive](https://docs.luxonis.com/software-v3/ai-inference/nn-archive.md) 一次性打包；通过 [基准测试
   (Benchmarking)](https://docs.luxonis.com/software-v3/ai-inference/benchmarking.md) 测量性能。

## 典型用例

 1. 目标检测与跟踪： 在 RGB 图像上通过
    [DetectionNetwork](https://docs.luxonis.com/software-v3/depthai/depthai-components/nodes/detection_network.md) 运行 YOLO，并将 ID
    输入 [ObjectTracker](https://docs.luxonis.com/software-v3/depthai/depthai-components/nodes/object_tracker.md)
    以实现持久跟踪片段（可选择附带深度空间信息）。
 2. 姿态/关键点与叠加： 使用 [ParsingNeuralNetwork](https://docs.luxonis.com/software-v3/ai-inference/inference.md)，它会自动将输出解析为标准消息类型。
 3. 分割与融合： 运行像素级模型，然后与 [深度](https://docs.luxonis.com/overview/toplevel-features/depth.md) 或
    [空间感知](https://docs.luxonis.com/overview/toplevel-features/spatial_perception.md) 融合，以测量体积、占用空间或自由空间。

## 通过应用商店实现零代码快速启动

### 数据采集 App

设备端开放词汇检测（通过 DepthAI 的 YOLOE）自动收集快照，并允许用户界面选择标签、设置置信度以及启用快照条件。

[打开数据采集 App](https://hub.luxonis.com/control/store/a_KbitoLgrb93sybwMot3fgu?view=page)

## 指南与示例

### 通用 NN 示例

在 OAK 相机上运行任何神经模型

[通用 NN 示例](https://github.com/luxonis/oak-examples/tree/main/neural-networks/generic-example)

### 检测网络

在 RGB 图像上运行 Model Zoo YOLO

[检测网络](https://docs.luxonis.com/software-v3/depthai/examples/detection_network/detection_network.md)

### 检测重映射

对齐不同流之间的检测结果

[检测重映射](https://docs.luxonis.com/software-v3/depthai/examples/detection_network/detection_network_remap.md)

### 检测回放

在录制视频上跟踪检测结果

[检测回放](https://docs.luxonis.com/software-v3/depthai/examples/detection_network/detection_network_replay.md)

### Model Zoo 示例

在管线中下载并解包 HubAI 模型

[Model Zoo 示例](https://docs.luxonis.com/software-v3/depthai/examples/model_zoo/model_zoo.md)

### AI 推理文档

详细了解 DepthAI 中的推理

[AI 推理文档](https://docs.luxonis.com/software-v3/ai-inference/inference.md)

### 需要帮助？

请前往 [OAKChina 官网](https://www.oakchina.cn/) 获取技术支持或解答您的任何疑问。