سیستم‌های ویژن برای یادگیری عمیق

 

  • مبتنی بر fpga فریم گرابر: بالاترین و سریعترین پیوستگی
  • مبتنی بر سیستم: کمترین پیچیدگی
  • یادگیری عمیق امبدد: جمع و جور و ارزان

 

سیستم‌های ویژن برای یادگیری عمیق

 

سیستم‌های ویژن برای یادگیری عمیق:

یادگیری عمیق به سرعت در بین برنامه‌های ویژن گسترش می‌یابد. شبکه های ANN توانایی بهبود دقت در کاربردهای اتوماسیون کارخانه، رباتیک یا خرده فروشی را دارند. در عین حال ANN‌ها توانایی حل مشکلات مبتنی بر تصویر را دارند که در گذشته قابل حل نبودند، مانند تشخیص آسیب شناسی در میکروسکوپ یا طبقه بندی الگوی پیچیده در تشخیص سطح.

 

مزایای یادگیری عمیق در مقایسه با الگوریتم‌های مبتنی بر قانون عبارتند از:

طبقه بندی تصاویر پیچیده

دقت و استحکام بهبود یافته

استخراج ویژگی به صورت خودکار

 

سیستم‌های مبتنی بر fpga فریم گرابر برای یادگیری عمیق:

بالاترین عملکرد، نیرومند، بالاترین پیوستگی – اگر کاربرد شما نیاز به گذردهی بالایی داشته باشد، سیستم ویژن مبتنی بر فریم گرابر برای یادگیری عمیق بهترین انتخاب برای شماست.

 

سیستم‌های ویژن برای یادگیری عمیق

 
سیستم‌های مبتنی بر رایانه برای یادگیری عمیق:
کمترین هزینه یکپارچه سازی و سریعترین زمان برای ورود به بازار:

سیستم های مبتنی بر کامپیوتر طراحی آسانی دارند. برای ساختن سیستم بینایی یادگیری عمیق مبتنی بر رایانه، از اجزای نرم افزاری و سخت افزاری plug-and-play باسلر استفاده کنید.

 

سیستم‌های ویژن برای یادگیری عمیق

 

ویژن، برای فشرده و کم هزینه‌ترین راه حل های یادگیری عمیق:

جمع و جورترین و مقرون به صرفه‌ترین سیستم های بینایی را می توان با استفاده از فناوری ویژن طراحی کرد. ترکیبی از دوربین‌ها و واحدهای پردازشی امبدد، کمترین هزینه را برای هر واحد تضمین می‌کند.

 

سیستم‌های ویژن برای یادگیری عمیق

 

نویسنده: مهندس محمد طالبی
دوربین‌های Basler
منبع