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                深度學(xué)習(xí)-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(diào)試。然而，現(xiàn)在有一種更有效的方法利用深度學(xué)習(xí)來解決機器視覺問題。現(xiàn)在，這些智能機器可以學(xué)習(xí)如何使用基于人類學(xué)習(xí)的示例訓(xùn)練來識別缺陷。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬人類智能，在容忍復(fù)雜模式自然變化的同時，區(qū)分產(chǎn)品異常?；谏疃葘W(xué)習(xí)的系統(tǒng)擅長檢查復(fù)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(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，它通過創(chuàng)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ann）來模擬人腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。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(xùn)練程序調(diào)整的權(quán)重來教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何正確響應(yīng)輸入。因此，更多的重復(fù)教學(xué)使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更強大，從而更好地識別或預(yù)測。

深度學(xué)習(xí)的全部功能

步驟：

1深度學(xué)習(xí)需要標記數(shù)據(jù)

2將圖像分割為訓(xùn)練、驗證、測試集 

4 得到結(jié)果

   

深度學(xué)習(xí)原理


分類：典型應(yīng)用




物體識別：典型應(yīng)用

語義分割：典型應(yīng)用