圖像處理中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)

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(jī)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(jī)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(dá)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(gè)全新的概念，可理解為包含多個(gè)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(shí)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(dòng)步驟：在訓(xùn)練過程中，獨(dú)立地自動(dòng)識(shí)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(duì)象之間的區(qū)別。經(jīng)過適當(dāng)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(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器視覺方法無效應(yīng)用尤其有用。例如，當(dāng)由于對(duì)象或錯(cuò)誤類的復(fù)雜性而沒有普遍有效的方法來解決問題時(shí)就是這種情況。

由于各種潛在缺陷，實(shí)際上不可能手動(dòng)開發(fā)能夠檢測和定位整個(gè)可想到的錯(cuò)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(cuò)誤檢測的傳統(tǒng)方法中，機(jī)器視覺專家將不得不單獨(dú)地查看和評(píng)估大量圖像，并且在此基礎(chǔ)上編程盡可能詳細(xì)地描述相應(yīng)缺陷的算法。這個(gè)過程非常耗時(shí)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(shí)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(gè)單獨(dú)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(shí)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(duì)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(bǔ)充機(jī)器視覺應(yīng)用作為一種補(bǔ)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?yàn)榧夹g(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(gè)提供所有圖像處理工具的綜合工具箱。因?yàn)橹挥型ㄟ^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(huì)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(jì)算能力和適當(dāng)?shù)挠布?。因此，特別是對(duì)于時(shí)間要求極高的應(yīng)用，標(biāo)準(zhǔn)CPU通常是不夠的。相反，需要功能強(qiáng)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(dú)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(dòng)將它們分配給特定的類，并檢查該“預(yù)測”是否與實(shí)際類別相對(duì)應(yīng)。重復(fù)該過程直到實(shí)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(gè)架構(gòu)對(duì)于各個(gè)應(yīng)用具有某些優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。為了在高度專業(yè)化和復(fù)雜的應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的檢測率，客戶需要針對(duì)其需求進(jìn)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(yùn)行時(shí)間。所需要的是可以在各種專用深度學(xué)習(xí)計(jì)算單元上使用的框架。