目前深度學(xué)習(xí)算法已經(jīng)是很多圖像處理軟件庫的組成部分。在他們的幫助下，可以學(xué)習(xí)和訓(xùn)練復(fù)雜的功能，但他們的應(yīng)用也不是萬能的。

“機器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”有什么區(qū)別？

深度學(xué)習(xí)(DeepLearning，DL)屬于機器學(xué)習(xí)的子類。它的靈感來源于人類大腦的工作方式，是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決特征表達的一種學(xué)習(xí)過程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身并非是一個全新的概念，可理解為包含多個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

借助深度學(xué)習(xí)，可以在圖像應(yīng)用實例的基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)和訓(xùn)練復(fù)雜的關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用這一手動步驟：在訓(xùn)練過程中，獨立地自動識別和提取特征。

深度學(xué)習(xí)為圖像處理技術(shù)和圖像處理檢查提供了哪些選擇？

深度學(xué)習(xí)可用于典型的分類應(yīng)用，例如缺陷檢測或“好”和“壞”對象之間的區(qū)別。經(jīng)過適當訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)可用于解決所有圖像處理任務(wù)，其中系統(tǒng)決定圖像中是否存在某些類型的缺陷。深度學(xué)習(xí)對于傳統(tǒng)機器視覺方法無效應(yīng)用尤其有用。例如，當由于對象或錯誤類的復(fù)雜性而沒有普遍有效的方法來解決問題時就是這種情況。

由于各種潛在缺陷，實際上不可能手動開發(fā)能夠檢測和定位整個可想到的錯誤范圍的算法。這些可以是各種損壞，例如劃痕，裂縫或凹痕，其又可以具有許多不同的形狀或尺寸。在用于錯誤檢測的傳統(tǒng)方法中，機器視覺專家將不得不單獨地查看和評估大量圖像，并且在此基礎(chǔ)上編程盡可能詳細地描述相應(yīng)缺陷的算法。這個過程非常耗時耗力。

深度學(xué)習(xí)可以顯著簡化缺陷檢測和缺陷檢查：該技術(shù)可以自主學(xué)習(xí)特定缺陷特征，從而可以識別特定的問題類別。如果用戶使用預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，例如MVTec的圖像處理軟件Halcon的那些網(wǎng)絡(luò)，則每節(jié)課只需要幾百個單獨的樣本圖像?；跇颖緢D像，算法可以訓(xùn)練各種各樣的缺陷類型，然后可靠地識別它們。

圖像處理技術(shù)中的深度學(xué)習(xí)和基于圖像處理的檢查有哪些局限性？

深度學(xué)習(xí)通常用于分類，對象檢測和語義分割領(lǐng)域。

深度學(xué)習(xí)是一種有用的工具，可以補充機器視覺應(yīng)用作為一種補充技術(shù)。然而，單靠深度學(xué)習(xí)無法解決這些復(fù)雜的任務(wù)，因為技術(shù)只是分類數(shù)據(jù)的另一種方法。在這種情況下非常重要的是一個提供所有圖像處理工具的綜合工具箱。因為只有通過不同過程的組合才能完全掌握包括預(yù)處理和后處理在內(nèi)的復(fù)雜應(yīng)用。

特別是在嵌入式視覺系統(tǒng)中，必須考慮其他因素：由于此處必須分析大量數(shù)據(jù)，因此培訓(xùn)通常會消耗大量資源，因此在嵌入式設(shè)備上無利可圖。而且，數(shù)據(jù)分類引起了很多努力，因此需要大的計算能力和適當?shù)挠布?。因此，特別是對于時間要求極高的應(yīng)用，標準CPU通常是不夠的。相反，需要功能強大的硬件，如高性能GPU，這是工業(yè)嵌入式系統(tǒng)中的例外。

作為圖像處理軟件的一部分，深度學(xué)習(xí)需要哪些算法？

作為綜合訓(xùn)練過程的一部分，深度學(xué)習(xí)算法可以獨立地學(xué)習(xí)這些特征的典型特定模式。系統(tǒng)分析預(yù)先分類的圖像，自動將它們分配給特定的類，并檢查該“預(yù)測”是否與實際類別相對應(yīng)。重復(fù)該過程直到實現(xiàn)最佳“預(yù)測”結(jié)果。通過這種方式，您可以訓(xùn)練模型（分類器），使用這些模型可以將新捕獲的圖像分類到此處學(xué)習(xí)的類中。

目前已經(jīng)存在哪些具有深度學(xué)習(xí)的圖像處理技術(shù)應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序是未來可以想到的？

存在大量深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，每個架構(gòu)對于各個應(yīng)用具有某些優(yōu)點和缺點。為了在高度專業(yè)化和復(fù)雜的應(yīng)用中實現(xiàn)強大的檢測率，客戶需要針對其需求進行優(yōu)化和培訓(xùn)的網(wǎng)絡(luò)。

許多基于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序都包含在嵌入式領(lǐng)域中。這里使用各種硬件組件來加速深度學(xué)習(xí)算法的運行時間。所需要的是可以在各種專用深度學(xué)習(xí)計算單元上使用的框架