近兩年深度學(xué)習(xí)在工業(yè)視覺領(lǐng)域快速滲透，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨樣本獲取困難，標(biāo)注時(shí)間成本高和高算力需求等核心挑戰(zhàn)，成為制約其規(guī)?；瘧?yīng)用落地的關(guān)鍵瓶頸。
?？禉C(jī)器人全新推出的邊緣學(xué)習(xí)算法，覆蓋有無、正反、計(jì)數(shù)、分類等常規(guī)應(yīng)用；在工具命名上按照?qǐng)鼍盎拿绞?，讓用戶面?duì)各種需求時(shí)能精準(zhǔn)找到自己需要的模塊，以更小樣本，更簡(jiǎn)操作，打造視覺應(yīng)用新范式。
01多種邊緣模塊，場(chǎng)景適應(yīng)性更強(qiáng)
邊緣學(xué)習(xí)算法作為深度學(xué)習(xí)的一種，對(duì)樣品輕微形變、背景噪聲、環(huán)境光干擾等傳統(tǒng)算法難以處理的復(fù)雜工況展現(xiàn)出更強(qiáng)適應(yīng)能力。邊緣學(xué)習(xí)僅需1-5張樣圖即可完成模型迭代，小樣本學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì)與智能相機(jī)的便捷特性形成深度協(xié)同，助力項(xiàng)目快速落地與批量復(fù)制。
02極簡(jiǎn)操作配置，快速完成方案搭建
邊緣學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練界面采用二級(jí)界面，重要配置一目了然。僅需三步即可完成模型訓(xùn)練，讓一線操作人員也能快速掌握。
03標(biāo)注自動(dòng)追加，減少重復(fù)工作
邊緣檢測(cè)系模塊支持打標(biāo)自動(dòng)追加，僅需1-2次打標(biāo)，點(diǎn)擊自動(dòng)追加后可以自動(dòng)完成其余目標(biāo)的框選。
04樣品快速追加，模型更新更便捷
邊緣學(xué)習(xí)支持將測(cè)試圖片追加到模型中，精準(zhǔn)將識(shí)別錯(cuò)誤的圖片追加到模型中，快速完成模型更新。
05模型統(tǒng)一管理，按需選取
數(shù)據(jù)集和模型統(tǒng)一保存，且支持外部導(dǎo)入導(dǎo)出，用戶根據(jù)需求進(jìn)行對(duì)應(yīng)模型選擇和追加訓(xùn)練，便于后期維護(hù)和模型的批量復(fù)制。
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