如何训练和部署边缘学习

戴安全帽的女士在查看叠有边缘学习大脑图标的屏幕

边缘学习的训练过程类似于训练生产线上的新员工。

边缘学习的用户并不需要了解视觉系统或人工智能 (AI) 的工作原理,而是需要知道他们要解决的问题是什么。如果场景很简单,例如,只是将可接受和不可接受部件分类为正常/异常,则用户需要知道哪些部件可接受,哪些部件不可接受。这可能包括通过测试生产线而获得的不易发现的知识,这些知识可揭示人类难以发现的缺陷。在确定部件中的重要差异,以及不重要且不会影响功能的差异方面,边缘学习特别有效。

边缘学习并不局限于二元分类,而是可以将物品分类为任意数量的类别。如果需要根据组件或配置将部件分拣为三个或四个不同的类别,则部署起来很容易。边缘学习还能够关注到图像中的多个感兴趣区域 (ROI)。此外,多个 ROI 和多个类别可以一起处理,如此处的分类示例所示(链接到含有冷冻食品托盘示例的页面)。

在下方观看关于如何训练和部署边缘学习工具的分步教程。


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