关键要点
在机器视觉领域，边缘学习与深度学习各有其独特的优势和应用场景。最佳方法是与您的具体自动化需求相匹配的方法。
- 边缘学习：部署迅速，仅需 5-10 张图像即可进行训练。非常适合快速、适应性强的自动化，且无需大量计算需求。
- 深度学习： 使用大型数据集和针对高变异性应用的高级神经网络来处理复杂的任务。
- 比较： 边缘学习注重简单性和速度，而深度学习则侧重于通过强大的计算能力来应对复杂的挑战。
边缘学习与深度学习都是基于 AI 的技术，可用于在制造和物流运营中实现各种应用的自动化。然而，这两种技术之间有着重要区别，每种技术都有其独特的特征。
深度学习 — 专为复杂应用而设计
深度学习模拟人类大脑中神经元强化和弱化联系的方式，从而形成对图像的理解。在部署深度学习时，神经网络是基于大量类似物体的图像集构建而成的。每次面对新图像时，通过修改这些层内和层间的联系，深度学习能够学会识别异常情况并检测缺陷。
深度学习能够处理大量且详细的图像集，因此非常适合复杂或高度定制化的应用。此类应用引入了重大差异，因此需要先进的计算能力和强大的训练能力。为了考虑这些差异并捕获所有可能的结果，训练时必须使用数百张或数千张图像。深度学习能够快速高效地分析大量可靠的图像集，为自动执行复杂任务提供卓有成效的解决方案。
边缘学习 — 专为易用性设计
通过一开始就把对应用要求的了解嵌入神经网络连接，就可以运用功能强大的 AI 来解决工厂自动化问题。预训练消除了庞大的计算量，这在受到传统机器视觉工具支持时尤其如此。最终结果是边缘学习。
只需 5 至 10 张图像，即可在数分钟内训练边缘学习。相较而言，基于深度学习的解决方案需要使用数百至数千张图像来进行数小时乃至数天的训练。通过简化部署，边缘学习使制造商能够快速提升产能，同时保持敏捷并且能轻松根据变化作出调整。
边缘学习与深度学习：简要总结
聆听我们的主题专家康耐视 AI 技术副总裁 Reto Wyss 的见解，了解边缘学习如何满足对强大但易于部署的自动化的需求。