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Libreria EasyDeepLearning

Libreria EasyDeepLearning

EasyDeepLearning è una libreria di classificazione avanzata basata sulla rete neurale convoluzionale (Convolutional Neural Network), utilizzata per risolvere problemi complessi e difficilmente risolvibili con algoritmi di visione artificiale convenzionali.

Cos’è il Deep Learning?

Le Reti Neurali sono sistemi computazionali ispirati alle reti neurali biologiche che costituiscono il cervello umano. Le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) sono una classe di reti neurali artificiali comunemente applicate all'analisi delle immagini. Il Deep Learning utilizza le CNN per risolvere problemi complessi, difficili o impossibili da risolvere con i cosiddetti algoritmi convenzionali di visione artificiale. EasyDeepLearning impara a distinguere i difetti o a classificare le parti attraverso l’esperienza diretta. Vengono mostrate al sistema molte immagini delle parti da ispezionare per permettergli di apprendere come classificare autonomamente le immagini. Questo è il cosiddetto processo di apprendimento.

Benefici del Deep Learning

 

EasyDeepLearning non richiede all'utente di spiegare come distinguere le parti buone da quelle cattive o come riconoscere i prodotti di ogni classe; all’operatore viene solo richiesto di etichettare le immagini destinate all’apprendimento, cioè di dire quali sono buone e quali sono cattive, o quali appartengono a quale classe. Dopo questo processo di apprendimento/formazione, la libreria EasyDeepLearning è in grado di classificare le immagini. Per ogni immagine data, EasyDeepLearning restituisce una lista di probabilità, mostrando la probabilità che l'immagine appartenga a ciascuna delle classi a cui è stata assegnata. Per esempio, se il processo richiede di distinguere le parti cattive da quelle buone, EasyDeepLearning restituisce se ogni parte è buona o cattiva, e con quale probabilità.

Per cosa utilizzare EasyDeepLearning?

Il Deep Learning  non è generalmente adatto per applicazioni che richiedono ad esempio misurazioni geometriche esatte. E' inoltre sconsigliato quando alcuni tipi di errori (come i falsi negativi) sono completamente inaccettabili. EasyDeepLearning funziona meglio della visione artificiale tradizionale quando i difetti sono difficili da specificare esplicitamente, ad esempio quando la classificazione dipende da forme e strutture complesse a varie scale e posizioni. Inoltre, il paradigma "learn by example" di Deep Learning può anche ridurre i tempi di sviluppo di un processo di intelligenza artificiale tradizionale.

DeepLearning-distinzione-parti-buone-parti-non-buone

Incremento della base dati

Deep Learning lavora formando una rete neurale, insegnandogli come classificare un insieme di immagini di riferimento. Le prestazioni del processo dipendono fortemente dalla rappresentatività e dall'estensione dell'insieme di immagini di riferimento. EasyDeepLearning implementa l'"incremento dei dati", che crea immagini di riferimento aggiuntive modificando (ad esempio spostando, ruotando, scalando) le immagini di riferimento esistenti entro limiti programmabili. Ciò consente a EasyDeepLearning di lavorare con un minimo di cento immagini di formazione per classe.

DeepLearning: data argumentation

Perchè scegliere la libreria Open eVision EasyDeepLearning?

Le versioni open source delle reti neurali sono disponibili gratuitamente, quindi perché scegliere EasyDeepLearning di Open eVision?
EasyDeepLearning è stato personalizzato, parametrizzato e ottimizzato per l'analisi delle immagini, in particolare per le applicazioni di visione industriale. 
EasyDeepLearning ha una semplice API e l'utente può beneficiare della potenza dell'apprendimento approfondito con poche righe di codice. E’ possibile scaricare e valutare EasyDeepLearning utilizzando EasyDeepLearning Studio, e per qualsiasi domanda non esitate a chiamare il supporto di Visionlink.

EasyDeepLearning Studio

Open eVision include anche l'applicazione EasyDeepLearning Studio. Questa applicazione assiste l'utente durante le fasi di apprendimento e di test.

EasyDeepLearning studio

Prestazioni

Il Deep Learning richiede generalmente una notevole potenza di elaborazione, specialmente durante la fase di apprendimento. EasyDeepLearning supporta CPU standard e rileva automaticamente nel PC le GPU compatibili con Nvidia CUDA. L'uso di una singola GPU in genere accelera le fasi di apprendimento e di elaborazione di un fattore 100.

Scheda prodotto:  libreria EasyDeepLearning