딥러닝 비전시스템
이미지 프로세싱의 딥러닝
당사의 백서에서는 다음과 같은 주제를 자세히 다룹니다.
머신 비전에서의 딥러닝 적용 분야
딥러닝 기반 방법의 주요 장점
딥러닝 도입 시 고려해야 할 비용
하이브리드 접근법을 통한 딥러닝 네트워크 최적화
딥러닝이 없이 구현 가능한 솔루션의 적용 분야
딥러닝(Deep Learning)은 컴퓨터 비전 어플리케이션 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있습니다. 인공 신경망(ANN)이 지닌 이점은 두 가지입니다. ANN 은 공장자동화와 로봇 공학 그리고 소매 작업의 정확성과 견고성을 동시에 향상할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다. 이와 동시에 ANN은 과거에는 처리할 수 없었지만 이제 이미지를 기반으로 한 문제 (예: 현미경 검사에서 질병 감지 또는 표면 탐지에서 복잡한 패턴 분류)를 해결할 수 있는 기능을 갖추게 되었습니다.
딥러닝과 전통적인 이미지 처리 비교
전통적인 이미지 처리
적용 가능 어플리케이션:
단순한 형태 및 구조 인식
수정 및 좌표 변환
위치, 거리 및 크기 측정
이미지 사전처리
코드 리더
이점:
쉽고 빠른 설치
정교하며 추적 가능한 알고리즘
딥러닝 기반의 이미지 처리
적용 가능 어플리케이션:
다양한 모양과 크기의 구성 요소 인식
복잡한 구성 요소 및 구조 분류
다양한 배경 인식
다양한 조명 조건에서 인식
텍스트 인식
이점:
견고한 설치
뛰어난 성능을 통해 복잡한 구성 요소 인식
매우 신속한 추론 및 뛰어난 안정성
딥러닝 비전시스템 (Deep Learning)은 최고의 성능, 고속의 초단위 추론력 및 뛰어난 안정성을 제공합니다. 어플리케이션에서 처리해야 하는 데이터의 규모가 큰 경우 딥러닝을 위한 프레임 그래버 기반 비전시스템이 적격입니다. Silicon Software의 microEnable 5 marathon deepVCL과 FPGA 구성 소프트웨어 VisualApplets를 사용하여 몇 번의 클릭만으로 ANN을 FPGA에 배포할 수 있습니다!
FPGA 프레임 그래버 기반 딥 러닝 시스템에 대해 더 자세히 알아보세요!
PC 기반 딥러닝 시스템: 통합 비용을 최소화하면서 시장 출시 소요시간은 단축
PC 기반 시스템은 간편한 설계 샘플로 인해 이점이 큽니다. 플러그 앤 플레이 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 사용하여 PC 기반의 딥러닝 비전시스템을 구축하십시오. 광범위한 ace 카메라 포트폴리오와 더불어 pylon 카메라 소프트웨어 제품군을 사용하면 통합에 필요한 소요를 줄이고 쉽게 딥러닝 모델을 배포할 수 있습니다.
PC 기반 딥 러닝 시스템에 대해 더 자세히 알아보세요!
비용 효율적인 초소형 딥 러닝 솔루션을 위한 임베디드 비전
임베디드 기술을 사용할 경우 크기가 최소화되고 비용 효율적인 비전 시스템을 설계할 수 있습니다. 보드 레벨 카메라와 임베디드 처리 장치의 조합은 장치당 최저 비용을 보장합니다. 지능형 엣지 장치는 빠른 런타임, 짧은 지연 시간, 고급 개인 정보 보호 및 보안 기능을 제공합니다. 카메라 모듈에서 개념 연구 및 즉시 사용 가능한 솔루션까지, 딥 러닝용 임베디드 비전 시스템이 모든 요소를 관리합니다.
딥 러닝용 임베디드 시스템에 대해 더 자세히 알아보세요!
비닝의 종류에는 무엇이 있나요?
이 순서는 동일하지만, 훈련 데이터를 처리하는 방법은 다양합니다.
지도 학습: 알고리즘에는 질문과 해당 답변이 모두 제공됩니다. 이 데이터를 학습하여 새로운 질문이 주어지면 정확히 답을 매칭할 수 있도록 합니다.
비지도 학습: 알고리즘에는 질문만 제공되고 데이터를 통해 패턴과 구조를 인식하는 법을 학습합니다. 데이터를 올바르게 그룹화함으로써 클러스터 분석을 수행할 수 있습니다.
강화 학습: 시스템은 환경과 상호작용하며, 최적의 행동을 학습합니다. 잘못된 행동은 벌을 받고, 올바른 행동은 보상받아 강화됩니다.
신경망은 알고리즘의 핵심이며 시스템의 성공에 크게 기여하기 때문에 신경망을 훈련하는 작업은 매우 중요합니다. Google, Microsoft, IBM과 같은 대기업이 머신 러닝 개발과 데이터베이스 생성에 막대한 금액을 투자해 온 것은 우연이 아닙니다. Google은 자체 TensorFlow 데이터베이스를 오픈 소스로 제공하기도 했는데, 이는 데이터베이스에 공개적으로 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 해당 데이터베이스가 지속적으로 추가 개발이 진행되고 있음을 의미합니다.
