深度學習算法現在是圖像處理軟件庫的組成部分。在他們的幫助下，可以學習和訓練復雜的功能;但他們的應用也不是萬能的。

“機器學習”和“深度學習”有什么區(qū)別？

在機器視覺和深度學習中，人類視覺的力量和對視覺信息的理解可以被再現甚至超越。借助深度學習，作為機器學習的一部分，可以在應用實例的基礎上學習和訓練復雜的關系。

機器學習中的另一種技術是例如“超級矢量機”。與深度學習相比，必須手動定義和驗證功能。在深度學習中，神經網絡采用這一手動步驟：在訓練過程中，獨立地自動識別和提取特征。

深度學習為圖像處理技術和圖像處理檢查提供了哪些選擇？

深度學習可用于典型的分類應用，例如缺陷檢測或“好”和“壞”對象之間的區(qū)別。經過適當訓練的網絡可用于解決所有圖像處理任務，其中系統決定圖像中是否存在某些類型的缺陷。深度學習對于傳統機器視覺方法無效應用尤其有用。例如，當由于對象或錯誤類的復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，并且在此基礎上編程盡可能詳細地描述相應缺陷的算法。這個過程非常耗時耗力。

深度學習可以顯著簡化缺陷檢測和缺陷檢查：該技術可以自主學習特定缺陷特征，從而可以識別特定的問題類別。如果用戶使用預訓練的深度學習網絡，例如MVTec的圖像處理軟件Halcon的那些網絡，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。

圖像處理技術中的深度學習和基于圖像處理的檢查有哪些局限性？

深度學習通常用于分類，對象檢測和語義分割領域。

深度學習是一種有用的工具，可以補充機器視覺應用作為一種補充技術。然而，單靠深度學習無法解決這些復雜的任務，因為技術只是分類數據的另一種方法。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處理和后處理在內的復雜應用。

特別是在嵌入式視覺系統中，必須考慮其他因素：由于此處必須分析大量數據，因此培訓通常會消耗大量資源，因此在嵌入式設備上無利可圖。而且，數據分類引起了很多努力，因此需要大的計算能力和適當的硬件。因此，特別是對于時間要求極高的應用，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)嵌入式系統中的例外。

作為圖像處理軟件的一部分，深度學習需要哪些算法？

作為綜合訓練過程的一部分，深度學習算法可以獨立地學習這些特征的典型特定模式。系統分析預先分類的圖像，自動將它們分配給特定的類，并檢查該“預測”是否與實際類別相對應。重復該過程直到實現最佳“預測”結果。通過這種方式，您可以訓練模型（分類器），使用這些模型可以將新捕獲的圖像分類到此處學習的類中。

目前已經存在哪些具有深度學習的圖像處理技術應用程序，這些應用程序是未來可以想到的？

存在大量深度學習架構，每個架構對于各個應用具有某些優(yōu)點和缺點。為了在高度專業(yè)化和復雜的應用中實現強大的檢測率，客戶需要針對其需求進行優(yōu)化和培訓的網絡?！耙坏肚小钡脑瓌t通常與此無關。

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

原文標題：圖像處理中的深度學習技術

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責任編輯：haq