如今，AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)成為推動制造和物流領(lǐng)域自動化的核心驅(qū)動力。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)計上的側(cè)重點不同，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，針對性地解決各種需求問題。

NO.1

深度學(xué)習(xí)技術(shù)

——專為復(fù)雜應(yīng)用設(shè)計

深度學(xué)習(xí)以出色的復(fù)雜任務(wù)處理能力而著稱。通過模擬人腦神經(jīng)元連接的方式，深度學(xué)習(xí)能夠建立對圖像的深刻理解。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)識別異常并檢測出缺陷。

這種技術(shù)適用于處理包含大量細節(jié)、變化顯著的大型圖像集任務(wù)，同時也是復(fù)雜或高度定制化應(yīng)用的理想選擇。由于這些應(yīng)用涉及眾多細節(jié)變化，因此必須使用數(shù)百或數(shù)千個圖像進行訓(xùn)練。而深度學(xué)習(xí)技術(shù)所提供的先進計算能力和強大的訓(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)實現(xiàn)自動化提供有效的解決方案。

NO.2

邊緣學(xué)習(xí)技術(shù)

——專為易用性設(shè)計

邊緣學(xué)習(xí)則以其簡便易用而受到青睞。通過預(yù)先將應(yīng)用需求知識嵌入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接中的訓(xùn)練方式，消除大量計算負(fù)荷，使用戶可以快速運用AI的強大力量解決工廠自動化問題。

邊緣學(xué)習(xí)技術(shù)在部署上更加靈活，僅需使用5到10個圖像，便可在數(shù)分鐘內(nèi)完成訓(xùn)練，從而快速擴展應(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展應(yīng)用規(guī)模，同時保持靈活性，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，使機器視覺變得更易于使用，同時擴展了計算機和相機的精確檢查極限。而邊緣學(xué)習(xí)技術(shù)的面世，則進一步滿足了用戶對功能強大且易于部署的自動化解決方案的需求。這種技術(shù)不僅解決了大量標(biāo)記圖像和強大計算力的問題，更將訓(xùn)練過程變得輕松快捷。

深度學(xué)習(xí)和邊緣學(xué)習(xí)在不同場景和需求下各具優(yōu)勢。在工業(yè)自動化趨勢中，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。