传统的图画处理软件依托特定使命的算法，而深度学习软件是运用网络完毕的用户练习算法，来辨认好的和坏的图画或区域。
走运的是，练习神经网络的专用算法和图形用户界面（GUI）东西的呈现使生产商能够以更轻松、更快速、更实惠的办法进行神经网络练习。生产商能够从深度学习GUI东西中得到什么？运用这些东西有何感触？
1、练习：创立深度学习的模型
练习是经过向深度神经网络（DNN）供应能够学习的数据来“教授”深度神经网络（DNN）实施所需使命（例如图画分类或将语音转换为文本）的进程。DNN对数据代表的内容进行猜测。然后将猜测中的过失反馈给网络，晋级人工神经元之间的联接强度。收到的数据越多，DNN学到的内容就越多，直到DNN做出的猜测能抵达预期的准确性水平。
例如，考虑练习一个DNN，该DNN的目的是将图画辨认为三个不同类别之一——人、轿车或机械齿轮。
一般情况下，运用DNN的数据科学家将会构成一个预先组装的练习数据集，这个数据集由数千张图画组成，每张图画都符号为“人”、“轿车”或“齿轮”。这个数据集可所以一个现成的数据集，比如谷歌的Open Images，其间包含900万张图画、近6000万张图画级标签，以及其他更多内容。
谷歌Open Images中的注释办法：图画级标签、鸿沟框、实例切割和可视化联络。
假定数据科学家的运用关于现有处理计划来说过于专业，那么或许需求构建自己的练习数据集，收集和符号最能代表DNN需求学习的图画。
练习进程中，每张图画会被传递至DNN，然后DNN会对图画所代表的内容进行猜测（或推断）。每个过失都会反馈给网络，然后前进不才一次猜测中的准确性。
此处的神经网络猜测一张“轿车”的图画是“齿轮”。然后，这种过失经过DNN进行回传，网络内的联接会得到更新，进行过失纠正。下次将相同的图画提交至DNN时，DNN很或许会做出更正确的猜测。
这种练习进程继续进行，图画被输入至DNN，权重得到更新，进行过失纠正，重复不断地重复这个进程数十或数千次，直到DNN能够以所需的准确度进行猜测。这时，将认为DNN“经过练习”，并且生成的模型能够用于对新图画进行分类。
2、调整神经网络
神经网络的输入、躲藏层和输出的数量高度依托于你要处理的问题和你的神经网络的特定规划。练习进程中，数据科学家妄图引导DNN模型抵达预期的准确度。这一般需求作业多次乃至数百次试验，查验进行不同的DNN规划，这些规划因神经元和层数的不同而不同。
输入和输出之间是神经元和网络的联接——躲藏层。关于许多深度学习项目来说，1-5层神经元就已够用，由于只点评少量特征来进行猜测。但是，使命更杂乱、变量和考虑因素更多的情况下，需求更多层神经元。处理图画或语音数据或许需求数十到数百层的神经网络（每层实施特定的功能），以及与神经网络联接的数百万或数十亿个权重。
多层DNN简化示例，其间包含各层或许实施的使命类型。
3、从样本收集开始
一般需求数百乃至数千张手动分类的图画来练习体系并创立具有高度可猜测性的方针分类模型。但事实证明，收集并注释如此杂乱的数据集是开发进程中的一大妨碍，阻止了深度学习在干流视觉体系中的选用。
深度学习十分适用于光照、噪声、形状、颜色和纹路等变量常见的环境。一个展现深度学习优势的实践示例是对拉丝金属等纹路外表的划痕进行检测。有些划痕亮度不行，对比度挨近纹路布景自身。因而，传统技能一般无法牢靠定位这些类型的缺点，尤其在不相同本的形状、亮度和对比度各不相同的条件下。图1说明晰金属片材的划痕检测。经过热图图画清楚闪现缺点，超卓闪现缺点方位的像素。
外表检查闪现的是左面有划痕的拉丝金属板，分类算法输出的热图闪现的是右侧缺点。其间分类算法在用输入样本练习神经网络时主动生成。需求留心的是，咱们增加了黄色圆圈来闪现原始图画和热图之间的对应联络。
从头开始练习的深度神经网络一般需求收集数百乃至数千张图画样本。但是，当今的深度学习软件一般经过预练习，因而用户或许只需求收集数十个额外的样本就能够使体系适应特定的运用。
与此相反，运用常规分类构建的检查运用需求收集“优质”和“残次”图画进行练习。但运用异常检测等新式分类算法时，用户能够只练习优质样本，只需求少量残次样本进行毕竟查验。
尽管图画样本收集并无捷径可走，但进程现已越来越简单化。如需收集图画，技能人员可运用Sapera LT，这是一款免费的图画收集和操控软件开发东西包（SDK），能够用于Teledyne DALSA的2D/3D相机和图画收集卡。练习神经网络运用的GUI东西Astrocyte能够与Sapera LT接口联接，从相机中收集图画。例如，用户在手动办法下收集PCB组件上的图画时，会用手移动PCB，改动相机的方位、角度和距离，然后生成PCB组件的一系列视图。
4、运用视觉东西练习神经网络
用户获得图画后就应进行神经网络练习。只需单击“练习”（Train）按钮即可在Astrocyte中进行练习，运用默许超参数开始练习进程。用户能够批改超参数，以便毕竟模型完毕更高的准确性。
如需验证准确性，用户能够运用一组不同的图画来查验模型，并挑选运用确诊东西，例如分类模型的稠浊矩阵。稠浊矩阵是一个NxN表格（其间N=类别个数），闪现每个类别的成功率。在这个示例中（见图2），颜色编码用于标明模型的精度/召回率，绿色标明精度/召回率超越90%。
在稠浊矩阵中，双击作用字段会翻开Astrocyte图画选项卡中的相关图画，以便进行进一步研讨。
另一个十分重要的确诊东西是热图。例如，进行异常检测时，热图会超卓闪现缺点的方位。看到热图后，用户会依据恰当原因点评图画质量的优劣。假定图画质量很好但却被归类为残次图画，用户能够检查热图获取更多详细信息。神经网络将遵循用户供应的输入内容。
一个很好的示例是在螺丝检查运用中运用热图：
Astrocyte经过相应热图闪现右上方圈出的缺点。左上角闪现的是完美的图画。
热图还能够提醒模型侧重的图画细节或特征，这些细节或特征与图画方针场景或方针的期望分析无关。依据Astrocyte模块，能够运用不同类型的热图生成算法。
5、作业GUI东西
说明深度学习GUI东西办法的最佳办法是进行展现。异常检测模型练习是练习神经网络的根底，因而这儿供应了一个简短的教程，其间包含运用Astrocyte逐渐进行异常检测的办法。
第1步：发动Astrocyte运用程序，在发动界面挑选“异常检测”（Anomaly Detection）模块：
第2步：在“数据集”（Dataset）选项卡中，右键单击并挑选“增加数据集”（Add Dataset）。
第3步：输入数据集称谓和描绘，在“数据库”（Databases）面板中右键单击挑选“增加数据库”（Add Database）。
第4步：在“增加“（Add）方位对话框中，导航到包含练习图画数据集的文件夹。一起挑选正常（好）和异常（坏）目录，然后单击OK。
第5步：每个目录均运用下拉列表分配类标签：“正常”（Normal）或“异常”（Anomaly）。然后单击“生成”（Generate）将数据集增加至内部Astrocyte服务器。
生成进程完毕后，假定数据会合的图画巨细不同，则会闪现图画巨细分布分析仪对话框；不然，假定图画巨细相同，会主动调整到指定的最大图画巨细，对话框不会闪现。如有必要，运用“图画校对”（Image Correction）对话框来校对图画。
第6步：在“图画”（Image）选项卡中，运用“数据集”（Dataset）下拉列表挑选所需的数据集。然后验证数据集图画和标签，并进行必要更改。假定批改数据集，单击“保存”（Save）更新并保存Astrocyte服务器上的数据集。
第7步：在“练习”（Training）选项卡中，挑选数据集并单击“练习”；在每批完毕时更新练习损失和衡量图，并闪现练习统计数据。
第8步：练习完毕时，会闪现一个保存模型的提示，单击“是”（Yes）。输入模型称谓和描绘，然后单击OK。现在您能够运用模型进行查验。Astrocyte也运用相同直观的GUI引导用户完毕这个进程。
6、优化推理咱们需求完善受训者吗？
一旦以可接受的准确度水平完毕练习，咱们就会得到一个加权神经网络——本质上是一个庞大的数据库。这个数据库运用作用杰出，但在速度和功耗方面或许不会抵达最佳作用。有些运用无法忍受高水平的推迟：例如智能交通体系乃至主动驾驭轿车。自主无人机或其他电池供电体系或许需求在较小功率规划内作业以满意飞翔时间需求。
DNN越大、越杂乱，练习和作业所耗费的核算、内存和能量就越多。因而或许不适用于您的给定运用或设备。在这种情况下，需求在练习后简化DNN，然后下降功耗和推迟，即使这种简化会导致猜测准确性稍微下降。
在深度学习中，这种优化是一个相对较新的领域。芯片和AI加速器供货商一般会创立
SDK来协助用户实施此类使命——运用专门针对特定架构调整的软件。触及的芯片规划很广，包含GPU、CPU、FPGA和神经处理器。每种芯片都有自己的优势。例如，英伟达的TensorRT超卓了公司在GPU中心方面的专业性。比较之下，Xilink的Vitis AI支撑公司的SoC，例如Versal，包含CPU、FPGA和神经处理器。
供货商一般会供应两种变通办法：修剪和量化。修剪是指删去对毕竟作用奉献较小的神经网络部分的操作。这一操作能够减小/下降网络的巨细/杂乱性，但不会显著影响输出精度。第二种办法是量化——减少每个权重的位数（例如，用FP16或量化INT8/4/2替换FP32）。实施杂乱难度较低的核算，能够前进速度和/或减少所需的硬件资源。
7、投入生产：转向推理
一旦咱们的DNN模型完毕练习和优化，就能够投入运用：针对曾经看不见的数据进行猜测。和练习进程相同，图画作为输入，DNN查验对其进行分类。Astrocyte。
Teledyne DALSA供应Sapera Processing和Sherlock两个软件包，其间包含一套图画处理东西和一个用于作业人工智能模型的推理引擎。
Teledyne DALSA AI练习和推理用软件包
用户能够在运用GPU或CPU的PC或嵌入式设备上完毕推理。依据运用的标准、分量和功耗（SWAP）需求，用户能够运用各种技能在嵌入式设备（如GPU、FPGA和专用神经处理器）上完毕深度学习推理。
8、深度学习：日益简化？
从本质上讲，神经网络是杂乱难明但功能强大的东西。简直有无限机会来调整和优化每一个神经网络，以最佳办法处理您的特定问题。广泛的优化规划以及新研讨和东西的快速开展或许会让人不知所措，即使经验丰富的从业者也不破例。
但这并不意味着您无法将这些东西的优势融入到您未来的视觉体系中。向GUI东西的演化正在使视觉体系中的深度学习民主化。仰仗将用户从AI学习和编程的严格要求中解放出来的软件，制造商能够运用深度学习来更好地分析图画，作用超越任何传统的算法。不久的将来，与咱们传统的检查员比较，这种类型的GUI东西体现或许会更超卓。
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