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睿怡科技-Euresys training 深度學習

睿怡科技Euresys training 深度學習

時間:2019年04月09日 (二) 09:30-17:30 
地點:中興大學育成中心(中科校區/台中市西屯區科園路19號) 206教室

線上報名 ↓
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf--xNOgCLdfORclxK8xz4OxRgTar-fkT7hpzB-nOanxLZnwg/viewform?usp=sf_link​

~歡迎踴躍報名參加~



◆ 包括用於數據集創建、分類器訓練和圖像分類的功能
◆ 兼容CPU 和GPU 處理
◆ 能夠檢測有缺陷的產品或將產品分為各種類別
◆ 支持數據增強,每類只需100 個訓練圖像
◆ 包括免費的Studio 應用程序,以簡化深度學習應用程序的創建

什麼是深度學習?
神經網絡是受構成人類大腦的生物神經網絡啟發的計算系統,而卷積神經網絡(CNN)是一類深度前饋人工神經網絡,最常用於分析圖像。深度學習使用CNN 來解決使用所謂的傳統計算機視覺算法難以或無法解決的複雜問題。EasyDeepLearning 通過示例學習。它通過顯示待檢部件的許多圖像來學習如何區分缺陷或對部件進行分類。這稱為訓練過程。
EasyDeepLearning 不要求用戶解釋如何區分好部件和壞部件,或如何識別每個類的產品; 它只需要用戶標記訓練圖像,即告訴哪些是好的,哪些是壞的,或哪些屬於哪個類。在該學習/訓練過程之後,
EasyDeepLearning 庫可以對圖像進行分類。對於任何給定的圖像,EasyDeepLearning 返回概率列表,顯示圖像屬於它被教授的每個類的可能性。例如,如果流程需要將壞的部分與好的部分分開,EasyDeepLearning 將返回每個部分好壞,以及概率。





















數據增強
深度學習通過訓練神經網絡來教學,教授如何對一組參考圖像進行分類。該過程的性能很大程度上取決於參考圖像集的代表性和廣泛性。EasyDeepLearning 實現“數據增強”,通過在可編程限制內修改(例如通過移位、旋轉、縮放)現有參考圖像來創建附加參考圖像。這使得EasyDeepLearning 每類可以使用少至100 個訓練圖像。
Open eVision 還包括EasyDeepLearning Studio 應用程序。該應用程序在學習和測試階段為用戶提供幫助。














為什麼選擇Open eVision 的EasyDeepLearning?
神經網絡的開源版本是免費提供的,那麼為什麼選擇Open eVision 的EasyDeepLearning 呢?
  • EasyDeepLearning 經過定制、參數化和優化,可用於分析圖像,尤其適用於機器視覺應用。
  • EasyDeepLearning 的API 很簡單,用戶只需幾行代碼就可以從深度學習的強大功能中受益。













性能
深度學習通常需要大量的處理能力,尤其是在學習階段。EasyDeepLearning 支持標準CPU,可自動檢測PC 中與Nvidia CUDA 兼容的GPU。使用單個GPU 通常可將學習和處理階段加速100 倍。



EasyDeepLearning 優點或缺點?
深度學習通常不適合需要精確測量或計量的應用。當某些類型的錯誤(例如假陰性)完全不可接受時,也不建議使用它。當難以明確指定缺陷時,EasyDeepLearning 的性能優於傳統的機器視覺,例如,當分類依賴於不同尺度和位置的複雜形狀和紋理時。此外,深度學習的“通過示例學習”模式也可以縮短計算機視覺處理的開發時間。



參考連結:https://www.euresys.com/Image-Analysis-Libraries-EasyDeepLearning
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