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海康|摆脱海量数据,边缘学习开启“小样本”时代
来源:海康 | 作者:海康 | 发布时间: 31天前 | 603 次浏览 | 分享到:
近两年深度学习在工业视觉领域快速渗透,但在实际应用中仍面临样本获取困难,标注时间成本高和高算力需求等核心挑战,成为制约其规模化应用落地的关键瓶颈。

近两年深度学习在工业视觉领域快速渗透,但在实际应用中仍面临样本获取困难,标注时间成本高和高算力需求等核心挑战,成为制约其规模化应用落地的关键瓶颈。



海康机器人全新推出的边缘学习算法,覆盖有无、正反、计数、分类等常规应用;在工具命名上按照场景化的命名方式,让用户面对各种需求时能精准找到自己需要的模块,以更小样本,更简操作,打造视觉应用新范式。


多种边缘模块,场景适应性更强

边缘学习算法作为深度学习的一种,对样品轻微形变、背景噪声、环境光干扰等传统算法难以处理的复杂工况展现出更强适应能力。边缘学习仅需1-5张样图即可完成模型迭代,小样本学习优势与智能相机的便捷特性形成深度协同,助力项目快速落地与批量复制。


 极简操作配置,快速完成方案搭建

边缘学习的模型训练界面采用二级界面,重要配置一目了然。仅需三步即可完成模型训练,让一线操作人员也能快速掌握。

 标注自动追加,减少重复工作

边缘检测系模块支持打标自动追加,仅需1-2次打标,点击自动追加后可以自动完成其余目标的框选。


 样品快速追加,模型更新更便捷

边缘学习支持将测试图片追加到模型中,精准将识别错误的图片追加到模型中,快速完成模型更新。


 模型统一管理,按需选取

数据集和模型统一保存,且支持外部导入导出,用户根据需求进行对应模型选择和追加训练,便于后期维护和模型的批量复制。




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