如今，AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)成為推動(dòng)制造和物流領(lǐng)域自動(dòng)化的核心驅(qū)動(dòng)力。康耐視所推出的深度學(xué)習(xí)和邊緣學(xué)習(xí)技術(shù)，這兩種基于AI的技術(shù)，在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。然而，由于這兩種技術(shù)在研發(fā)設(shè)計(jì)上的側(cè)重點(diǎn)不同，它們之間存在著差異。本文將幫助您深入理解深度學(xué)習(xí)技術(shù)與邊緣學(xué)習(xí)技術(shù)的不同之處，以便您能更有效地將它們應(yīng)用于您的行業(yè)領(lǐng)域，針對(duì)性地解決各種需求問(wèn)題。

NO.1

深度學(xué)習(xí)技術(shù)

——專(zhuān)為復(fù)雜應(yīng)用設(shè)計(jì)

深度學(xué)習(xí)以出色的復(fù)雜任務(wù)處理能力而著稱(chēng)。通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元連接的方式，深度學(xué)習(xí)能夠建立對(duì)圖像的深刻理解。每次接觸到新圖像后，深度學(xué)習(xí)技術(shù)將修改這些連接，以學(xué)習(xí)識(shí)別異常并檢測(cè)出缺陷。

這種技術(shù)適用于處理包含大量細(xì)節(jié)、變化顯著的大型圖像集任務(wù)，同時(shí)也是復(fù)雜或高度定制化應(yīng)用的理想選擇。由于這些應(yīng)用涉及眾多細(xì)節(jié)變化，因此必須使用數(shù)百或數(shù)千個(gè)圖像進(jìn)行訓(xùn)練。而深度學(xué)習(xí)技術(shù)所提供的先進(jìn)計(jì)算能力和強(qiáng)大的訓(xùn)練功能，能夠快速、高效地分析大量圖像集，為復(fù)雜的任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化提供有效的解決方案。

NO.2

邊緣學(xué)習(xí)技術(shù)

——專(zhuān)為易用性設(shè)計(jì)

邊緣學(xué)習(xí)則以其簡(jiǎn)便易用而受到青睞。通過(guò)預(yù)先將應(yīng)用需求知識(shí)嵌入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接中的訓(xùn)練方式，消除大量計(jì)算負(fù)荷，使用戶(hù)可以快速運(yùn)用AI的強(qiáng)大力量解決工廠自動(dòng)化問(wèn)題。

邊緣學(xué)習(xí)技術(shù)在部署上更加靈活，僅需使用5到10個(gè)圖像，便可在數(shù)分鐘內(nèi)完成訓(xùn)練，從而快速擴(kuò)展應(yīng)用規(guī)模，并輕松適應(yīng)變化。特別值得一提的是，邊緣學(xué)習(xí)技術(shù)使得在生產(chǎn)過(guò)程中不再需要GPU，大幅降低了訓(xùn)練所需的圖像數(shù)量，使制造商能夠快速擴(kuò)展應(yīng)用規(guī)模，同時(shí)保持靈活性，并能夠輕松適應(yīng)變化。此外，甚至可以在微小設(shè)備上直接進(jìn)行訓(xùn)練，僅需大約1秒鐘即可完成。

康耐視AI技術(shù)副總裁Reto Wyss指出，早期深度學(xué)習(xí)技術(shù)的推出，使機(jī)器視覺(jué)變得更易于使用，同時(shí)擴(kuò)展了計(jì)算機(jī)和相機(jī)的精確檢查極限。而邊緣學(xué)習(xí)技術(shù)的面世，則進(jìn)一步滿(mǎn)足了用戶(hù)對(duì)功能強(qiáng)大且易于部署的自動(dòng)化解決方案的需求。這種技術(shù)不僅解決了大量標(biāo)記圖像和強(qiáng)大計(jì)算力的問(wèn)題，更將訓(xùn)練過(guò)程變得輕松快捷。

深度學(xué)習(xí)和邊緣學(xué)習(xí)在不同場(chǎng)景和需求下各具優(yōu)勢(shì)。在工業(yè)自動(dòng)化趨勢(shì)中，精準(zhǔn)決策是成功的關(guān)鍵。如果您需要處理大型圖像集或?qū)崿F(xiàn)定制化應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)技術(shù)是最佳選擇；而如果您需要快速適應(yīng)變化或降低GPU成本，邊緣學(xué)習(xí)技術(shù)將是理想選擇。