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人工智能-深度學習
來源:
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作者:文案小透明
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發(fā)布時間: 2020-04-24
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深度學習-視覺檢測
自動化的外觀缺陷檢查可能是一項挑戰(zhàn)性的工作——過去的計算機視覺工作需要幾個月的編碼和調試。然而，現(xiàn)在有一種更有效的方法利用深度學習來解決機器視覺問題?，F(xiàn)在，這些智能機器可以學習如何使用基于人類學習的示例訓練來識別缺陷。
深度學習技術使用神經網絡，模擬人類智能，在容忍復雜模式自然變化的同時，區(qū)分產品異常?；谏疃葘W習的系統(tǒng)擅長檢查復雜的表面和外觀缺陷，如光滑、光亮或粗糙零件上的劃痕和凹痕。
深度學習是機器學習的一個分支，它通過創(chuàng)建人工神經網絡（ann）來模擬人腦中的神經網絡。就像人腦解決問題一樣，軟件接受輸入、處理輸入并生成輸出。該方法使用通過訓練程序調整的權重來教神經網絡如何正確響應輸入。因此，更多的重復教學使人工神經網絡更強大，從而更好地識別或預測。
深度學習的全部功能
步驟：
1深度學習需要標記數據
2將圖像分割為訓練、驗證、測試集 
3 使用神經網絡進行訓練
4 得到結果
深度學習原理
分類：典型應用
物體識別：典型應用
語義分割：典型應用
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無