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擺脫海量數(shù)據(jù),??禉C器人邊緣學習開啟“小樣本”時代

近兩年深度學習在工業(yè)視覺領域快速滲透,但在實際應用中仍面臨樣本獲取困難,標注時間成本高和高算力需求等核心挑戰(zhàn),成為制約其規(guī)?;瘧寐涞氐年P鍵瓶頸。


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??禉C器人全新推出的邊緣學習算法,覆蓋有無、正反、計數(shù)、分類等常規(guī)應用;在工具命名上按照場景化的命名方式,讓用戶面對各種需求時能精準找到自己需要的模塊,以更小樣本,更簡操作,打造視覺應用新范式。

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01多種邊緣模塊,場景適應性更強

邊緣學習算法作為深度學習的一種,對樣品輕微形變、背景噪聲、環(huán)境光干擾等傳統(tǒng)算法難以處理的復雜工況展現(xiàn)出更強適應能力。邊緣學習僅需1-5張樣圖即可完成模型迭代,小樣本學習優(yōu)勢與智能相機的便捷特性形成深度協(xié)同,助力項目快速落地與批量復制。

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02極簡操作配置,快速完成方案搭建

邊緣學習的模型訓練界面采用二級界面,重要配置一目了然。僅需三步即可完成模型訓練,讓一線操作人員也能快速掌握。

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03標注自動追加,減少重復工作

邊緣檢測系模塊支持打標自動追加,僅需1-2次打標,點擊自動追加后可以自動完成其余目標的框選。

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04樣品快速追加,模型更新更便捷

邊緣學習支持將測試圖片追加到模型中,精準將識別錯誤的圖片追加到模型中,快速完成模型更新。

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05模型統(tǒng)一管理,按需選取

數(shù)據(jù)集和模型統(tǒng)一保存,且支持外部導入導出,用戶根據(jù)需求進行對應模型選擇和追加訓練,便于后期維護和模型的批量復制

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