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　　康耐視百科大全第一篇：為什么正確地訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)檢測(cè)應(yīng)用是成功的關(guān)鍵。

　　與所有工廠推出的全新自動(dòng)化技術(shù)一樣，深度學(xué)習(xí)檢測(cè)應(yīng)用在進(jìn)入市場(chǎng)前，也需要進(jìn)行一些必要的考慮和權(quán)衡。雖然深度學(xué)習(xí)機(jī)器視覺可以解決很多復(fù)雜的工廠應(yīng)用問題，但它并不是萬能的。所以對(duì)于任何項(xiàng)目來說，有一個(gè)正確的預(yù)期非常重要，預(yù)先知道創(chuàng)建一個(gè)應(yīng)用程序需要什么是關(guān)鍵。

　　建立深度學(xué)習(xí)檢測(cè)應(yīng)用時(shí)需要考慮的最主要問題就是訓(xùn)練應(yīng)用，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)應(yīng)用并不是直接編程出來的，它們需要通過參考大量的圖像進(jìn)行訓(xùn)練，才能在檢測(cè)過程中快速識(shí)別出異常。

　　在工廠自動(dòng)化的情況下，應(yīng)用工程師需要了解，一個(gè)訓(xùn)練有素的基于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用需要一套能代表各種缺陷、或可接受零件差異的全面訓(xùn)練圖像，以便在將來生產(chǎn)中發(fā)揮良好的性能。另外這些訓(xùn)練圖像必須是在生產(chǎn)照明和零件檢測(cè)環(huán)境下拍攝的。

　　驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)視覺解決方案是一個(gè)不斷重復(fù)的過程，需要將系統(tǒng)安裝到生產(chǎn)線上。與傳統(tǒng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)不同的是，深度學(xué)習(xí)圖像的訓(xùn)練和驗(yàn)證必須在開發(fā)階段完成。深度學(xué)習(xí)需要大量樣本進(jìn)行訓(xùn)練，這可能需要大量時(shí)間來拍攝有代表性的圖片集，然后才能訓(xùn)練出性能良好的深度學(xué)習(xí)工具。

　　“有時(shí)候，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)室中表現(xiàn)正常，但在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中卻表現(xiàn)很差。”康耐視人工智能高級(jí)產(chǎn)品營(yíng)銷經(jīng)理Grace Lee表示，“與較熟悉的傳統(tǒng)機(jī)器視覺相比，深度學(xué)習(xí)解決方案中尚未被認(rèn)識(shí)到的差異會(huì)給用戶帶來挫敗感。康耐視團(tuán)隊(duì)致力于提供深度學(xué)習(xí)工廠自動(dòng)化解決方案。為了解決更復(fù)雜且更有挑戰(zhàn)性的檢測(cè)問題，我們最近將深度學(xué)習(xí)算法部署到了驅(qū)動(dòng)機(jī)器視覺相機(jī)的軟件中。”

　　“在工廠環(huán)境中使用AI并不是一個(gè)遙不可及的幻想。”Lee說，“康耐視的深度學(xué)習(xí)監(jiān)測(cè)應(yīng)用已經(jīng)在解決實(shí)際問題了。工程師們還將繼續(xù)不斷優(yōu)化深度學(xué)習(xí)檢測(cè)應(yīng)用的效果。相信不久的將來，康耐視的深度學(xué)習(xí)算法可以幫助制造商做出更聰明的決策！”