采用迁移学习和小样本学习方法，将多种自研成熟模型应用到新的样本任务来实现新场景算法的快速建构，让定制化算法在小数据场景下的实现高效高精度开发
兼容行业主流开源框架TensorFlow、Caffe、PyTorch、MXNex等，构建开源生态，自研高效加速组件， 尽可能减少开发过程中的重复工作
视觉算法模型与SDK自动封装、自动测试，高效完成算法测试，输出测试报告，效率提升10-20倍
