机器学习将成为机器视觉系统的新趋势

作者:Tigervs    发布时间:2019-08-04    浏览量:

机器视觉被广泛用于计量目的,但是最近越来越多的应用需要能够检测美学缺陷的算法。像这样的算法实际上很难分解,从图像感知到算法。

机器学习(ML)是理想的,用于提取基于图像的特征并基于所有特征做出决定。卷积神经网络(CNN)可以在大样本集上进行训练以实现滤波器,从而提取分类图像或检测缺陷所需的重要图像特征。

机器学习:

机器视觉系统中机器学习

相对于传统的机器视觉系统,机器学习需要大量带注释的图像用于监督学习。但是注释图像的工作量是不可行的。

机器学习技术,如转移学习和无监督学习,更加可行,可以在敏捷的生产环境中处理检测需求。

转移学习,使用为类似目的而设计的网络作为起点,并且可以通过小的带注释的样本集快速实现高精度。

无监督学习,是基于无监督的样品。自动编码器可以从输入图像本身学习功能,然后使用一小组带注释的图像进行微调。

应用无监督学习:

无监督样本也可用于基于特征可视化聚类,这在查看图像时可能不明显。这些集群可以是用于分类目的的输出类。下面是具有5个聚类的图,基于从无监督图像中提取的图像特征并使用K均值聚类可视化,无监督的数字图像样本集将产生10个聚类。

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