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Deep Learning Add-on
 
No. FR-AD-DL
   

AVS - Deep Learning Add-on

簡介

"Deep Learning Add-on" 建立了機器視覺技術的新標準。這些演算工具經過長時間驗證在經過20-50張影像的訓練後,就具備自動檢測物體、缺陷和各種特徵的能力。AVS運用大量的神經網路和自我設計的WEAVER邏輯引擎研發出全新一代的高效能深度學習軟體,非常適合用在工業檢測系統。

為了讓您建構更完整和功能更強大的機器視覺系統方案,"Deep Learning Add-on" 結合Adaptive Vision Studio全圖控制操作界面,輕鬆開發傳統機器視覺和深度學習的演算法。

為什麼選擇 Adaptive Vision 深度學習插件

  • 是一種完整的,用於模型訓練和應用程序設計的圖形環境。
  • 操作無需要任何編程技能。您只要加載圖像,添加標籤,然後單擊“訓練”就行!
  • 轉為工業應用而優化的軟體,使用WEAVER邏輯引擎並在GPU和CPU上皆能達到最佳的性能。
  • 新功能:可使用Zillin線上工具準備訓練數據資料。
  • Key Facts

    從少數樣本中學習   運行在GPU和CPU
    一般的應用僅需要約20到50張影做訓練即可。愈多訓練的效果愈好,但我們的軟體根據訓練庫的主要參數屬性,內部將自動產生數以千計 新的人造影像,讓訓練更有效率。 為了讓訓練更有效率,需要新一代的繪圖處理器(GPU)。在生產線上,您可以視需求選用GPU或CPU,而GPU的處理時間會比CPU快3到10倍。(Object Classification的運行速度CPU和GPU一樣快)。
     
    最佳性能    
    一般在GPU的訓練時間大約是5到15分鐘。推論時間的長短每張影像介於5到100毫秒,它和選用的工具與硬體有關。工業級的邏輯引擎 WEAVER可以保證最佳的性能。   TOP
     

    訓練步驟

    1. 收集影像並進行標準化

    1. 取得20到50張影像,好壞都要,影像要儘可能涵蓋物件的變化,並儲存在硬碟裡。
    2. 影像中物件的比例、方向和明暗儘可能保持一致

    2. 訓練

    1. 打開"Adaptive Vision studio"並選擇"Deep Learning"的其中一個工具
    2. 打開工具中的編譯器,並載入影像
    3. 開始標註影像或使用繪圖工具標記(您也可以從Zillin匯入資料)
    4. 點擊"訓練"
    訓練庫和驗證庫

    在深度學習中如同在機器學習的各個領域一樣,遵循正確的方法是非常重要的。最重要的規則是將訓練庫和驗證庫分開。 訓練庫是用於創建模型的一組樣本。我們不能用它來衡量模型的性能,因為這通常會產生過於樂觀的結果。因此,我們使用不同的數據(驗證庫)來評估模型。我們的深度學習工具會根據用戶提供的樣本自動創建這兩種資料庫。

    3. 執行

    1. 運行程式並查看結果
    2. 返回步驟1或2直到結果完全令人滿意。
    TOP

    USB3.0 CMOS系列:
    MQ003MG-CM, MQ003CG-CM, MQ013MG-E2, MQ013CG-E2, MQ013RG-E2, MQ013MG-ON, MQ013CG-ON, MQ022MG-CM, MQ022CG-CM, MQ022RG-CM, MQ042MG-CM, MQ042CG-CM, MQ042RG-CM, MQ003MG-CM-BRD, MQ003CG-CM-BRD, MQ013MG-E2-BRD, MQ013CG-E2-BRD, MQ013RG-E2-BRD, MQ013MG-ON-BRD, MQ013CG-ON-BRD, ……

     




     
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