2023年5月6日AI组进度汇报

自动摘要: 全冠： 1.现阶段效果（200份数据）： 1.![lALPJxRxWcuLMKXNAb_NAdk_473_447.png](../../images/168337498670832 ……..

全冠：

1. 现阶段效果（200份数据）：

   1. 
      

2. 现阶段问题：

   1. 数据噪声多，造成输入样式泛化多大；
      1. 已通过一点识别，进行去除；
   2. 数据中人工设计牙齿模型为简化模型，无法采样到高密度牙花区域，造成无法生成牙花；
      1. 暂时无法解决，可以通过数据量增多解决或重写牙花采样算法；
   3. 训练过慢，验证一次训练预计需要200+小时；

排牙

1. 上一阶段效果（3份数据）：

   1. 

   2. 问题：

      1. 部署问题，因输入未统一坐标轴，造成预测结果错误。
         1. 已解决；
      2. 几乎所有牙能排齐，但牙轴有一定偏差；
         1. 数据太少
2. 现阶段效果（10份数据）：

   1. 

   2. 

      1. 问题：
         1. 在部分数据上效果良好，牙齿错乱很严重只能排齐，轴向有问题；
            1. 因提供数据皆是相似数据且原始位就相当整齐，需要人工挑选特殊数据训练；
            2. 数据集存在部分未标注或人工标注错误数据，需要一一筛选；
         2. 在牙齿错位严重，需扩弓模型上，存在拥挤碰撞现象；
            1. 已经联系正畸，用实时碰撞进行后处理优化；

分牙

1. 背景：
   1. 于2022-11-30已向正畸，模扫交付统一C++API；
   2. 与内测平台统一；
   3. 已通过测试部测试；
   4. 提供CPU端，简化or非简化输出，路径or（顶点+面片）输入，各种优化控制；
   5. 按计划，于2023-04-15日由@宋阳 提供稳定分牙模型（1337份数据），已集成；
2. 后续规划：
   1. 计划于2023年第二季度联调纯C++接口，作为V1.0最终版，以解决多线程，性能，调用，安全等问题；
      1. 由于优先级问题，暂时搁置；
      2. 代码已经在2022年已完成，且输出效果与python一致，全套过程需要0.7s+0.5s+1.1s;
   2. 计划于2023年第二季度提供标志点识别，辅助自动分牙，即运行两套分牙方案，AI自动分牙，AI标志点识别+一点识别，两者取优；
      1. 由于优先级问题，暂时搁置；