进行深度学习的视觉系统
深度学习正在计算机视觉应用中迅速发展。人工神经网络(ANN)能提供双重益处。ANN具有的潜力可以提升工厂自动化、机器人或零售应用的精度和耐用度。同时，在基于图像的应用中，ANN还能解决过去无法解决的问题，如显微镜中的病理检测或在表面检测中对复杂模式进行分类。
深度学习与传统图像处理技术的比较
传统图像处理技术
可适用的应用：
识别简单的形状和结构
修正并协调转换
测量位置、距离、尺寸
图像预处理
编码读取器
优点：
设置快速轻松
算法精妙，可跟踪溯源
基于深度学习的图像处理技术
可适用的应用：
识别不同形状和大小的元素
对复杂的元素和结构进行分类
在不同的背景下进行识别
在不同的光线条件下进行识别
文本识别
优点：
坚固耐用的设置
在识别复杂的元素方面具有出色的性能表现
基于FPGA图像采集卡的深度学习系统：推理快速、性能可靠
性价比出众、每秒的推理速度极快、性能可靠——如果您的应用需要高吞吐量，则基于图像采集卡的深度学习视觉系统就是您的理想之选。借助Silicon Software的microEnable 5 marathon deepVCL，再配合FPGA配置软件 VisualApplet，让您只需单击几下，即可轻松在FPGA上部署您的ANN！
详细了解基于FPGA图像采集卡的深度学习系统
基于PC的深度学习系统：可快速推出市场，集成成本低
集成成本低，可快速推出市场：基于PC的系统还能采用简单方便的系统设计样品。通过我们的即插即用硬件和软件组件，即可构建基于PC的深度学习视觉系统。我们ace相机产品线选择丰富，再配合pylon相机软件套装，可大大简化集成难度，使部署ANN变得轻松简单。
详细了解基于PC的深度学习系统
嵌入式视觉技术助力实现精巧、极富成本效益的深度学习解决方案
借助嵌入式技术，您就可以设计出精巧、具有成本效益的视觉系统。通过结合板级相机和嵌入式处理单元，即可实现较低的单位成本。智能边缘设备可以提供快速的运行时间、低延迟、先进的隐私保护以及安全性。从相机模块、概念研究到即用型解决方案——您可以放心把工作交给我们，让我们为您设计用于深度学习的嵌入式视觉系统。
详细了解用于深度学习的嵌入式视觉系统binning有多少种类型？
虽然这个顺序不会改变，但是处理训练数据的方法有几种：
监督型学习：算法会同时接收问题和相应的答案。通过学习这些数据，只需正确分配新问题即可。
无监督型学习：算法只接收问题，并学习如何识别数据中的模式和结构。将数据正确分组后，就可以进行聚类分析等操作。
强化型学习：系统会与环境互动，错误的行为会受到惩罚，而正确的行为则会得到强化，以便通过试错来学习理想的做法。
由于神经网络是算法的核心，它对系统的成功有重大贡献，因此神经网络的训练非常重要。在开发机器学习和打造数据库方面，Google（谷歌）、Microsoft（微软）和IBM等大型公司均投入了巨额资金，这个现象绝非偶然。Google甚至对自有的TensorFlow数据库进行开源，使得该数据库不仅可以公开访问，而且还在不断得到进一步的开发。
