基于PC的深度学习
基于PC的深度学习
基于PC的深度学习可以缩短产品开发时间，并降低集成成本。此外，基于PC的系统还能采用简单方便的系统设计样品。
图像处理技术中的深度学习
我们的白皮书详细介绍了以下主题：
深度学习技术在机器视觉中的应用领域
基于深度学习的方法所具备的优势
使用深度学习技术的成本
通过混合应用方案优化深度学习网络
不使用深度学习技术的视觉方案所适用的应用领域
您可以从我们的相机产品线中为深度学习应用选择适合的产品。
Basler相机产品线选择丰富，让您能轻松为特定的深度学习视觉系统选出合适的相机。人工神经网络(ANN)的性能表现取决于其输入数据的质量水平。因此，在设计强大的深度学习视觉系统时，成像质量发挥着重要的作用。为您的应用找到适合的Basler ace 或Basler MED ace 。
适用于基于PC应用的Basler产品包括以下优势：
Basler可提供多种相机，配备各种不同的CCD和CMOS成像芯片，能满足任何特定深度学习视觉应用的需求。
Basler支持所有基于PC的设置的数据接口，例如GigE和USB 3.0。
大部分Basler相机都具备相机内图像处理功能，从而减少在PC端进行额外图像预处理的需求，例如去拜耳化、锐化、降噪等。
Basler相机可提供极佳的图像重现效果。
将pylon用于深度学习应用
Basler pylon 相机软件套装的亮点在于高性能的驱动程序、易于学习的编程界面以及对各类相机接口的广泛支持，让您可以非常轻松稳定地在深度学习应用中集成Basler相机。
Basler相机的表现稳定和连接性能出色
易于学习的API：快速获得结果、提高生产效率
可提供适用于Windows、Linux x86、Linux ARM、macOS和Android系统的版本