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深度學習算法和傳統機器視覺結合,助力工業外觀檢測-機器視覺

來源:互聯網 2021-09-03 16:30

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  在很多人眼里,深度學習是一個非常神奇的技術,是人工智能的未來,是機器學習的圣杯。今天深視創新帶您一起揭開他神秘的面紗,了解什么才是深度學習。

  當我們在網絡上搜索“深度學習”的時候往往還能搜到“人工智能”以及“機器學習”這兩個關鍵詞。有很多人甚至認為深度學習就是人工智能,其實這些概念之間還是有一些區別的。因此,在介紹它的工作原理之前,為了讓大家更好的了解深度學習,我們先來介紹一下這幾個概念之間的區別和聯系。

  人工智能到目前為止還只是一個概念。它是由麻省理工學院的約翰·麥卡錫于1956年在達特矛斯會議上提出的。在會上人們把人工智能定義為一門可以讓機器的行為看起來像人一樣智能的技術,但是至今為止我們還沒能實現這個夢想。伴隨著隨著計算機技術的發展以及學者們不斷的探索,雖然我們目前無法實現理想中的人工智能,但已經找到了一些實現它的途徑,那就是機器學習。機器學習不同于我們之前提到的理想中的人工智能。它可以使機器具有一定的決策能力。它是一種對已知數據進行學習和分類的分類器。有人認為這并不是真正的智能,于是人們把理想中的人工智能稱為強人工智能,而相對的把機器學習稱為弱人工智能。我們現在耳熟能詳的深度學習則是一種實現機器學習的算法。所以從算法的角度上來說深度學習只是一個分類器而已。

  深度學習的核心算法是CNN神經網絡,即卷積神經網絡。這個網絡早在1989年就已經問世了,最初人們用它解決手寫字符的識別問題,但是受限于當時計算機的硬件水平,其處理速度較慢,并沒有推廣到其他應用領域。1999年GPU的問世為卷積神經網絡重回歷史舞臺提供了良好的條件。借助GPU高效的處理能力,卷積神經網絡算法開始走向應用。它優秀的分類能力逐漸被各個應用領域所認可。而當Alpha Go戰勝了圍棋冠軍李世石以后,人們對深度學習技術的期望更是達到了頂峰。但是我相信,很快人們就會發現深度學習只是我們目前掌握的一種新的非線性分類器。它和其他分類器一樣都需要通過訓練才能夠實現分類的功能。比如通過水果圖像的訓練,它就可以幫助我們判斷圖像中水果的種類。

  作為一個機器學習的分類器,深度學習在很多特征模糊的分類領域均有不錯的表現,比如在自動駕駛和照片分類等應用領域。相比于其他的分類器,深度學習不僅可以對圖像的特征進行分類,還可以通過訓練對圖像中的特征進行學習。這種特性對于一些特征不易描述的圖像分類任務是大有裨益的。

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責任編輯:胡金鵬

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