Una visione più profonda
Apprendimento approfondito e IA
Utilizzo dell'apprendimento approfondito nei sistemi di visione Un numero sempre crescente di sistemi di visione prende decisioni automatiche basate su condizioni variabili. La quantità di tempo e impegno necessari per sviluppare tali sistemi può essere scoraggiante. Al giorno d'oggi il fenomeno dell'apprendimento approfondito sta modificando il panorama dell'automazione. Risorse come librerie open-source, hardware Nvidia e telecamere FLIR contribuiscono al verificarsi di questo cambiamento.
L’apprendimento approfondito semplificato
L’apprendimento approfondito rappresenta un potente strumento per i progettisti di sistema per automatizzare rapidamente processi decisionali complessi e soggettivi e fornire prodotti di maggiore qualità e una migliore produttività. Implementate la vostra rete neurale addestrata su FLIR Firefly DL con tecnologia Neuro e riducete il costo e la complessità del sistema prendendo decisioni sulla telecamera senza PC host. Grazie alla sua dimensione davvero ridotta, al basso peso e consumo energetico, la telecamera Firefly DL è ideale per l’integrazione nei sistemi mobili, portatili e desktop.
Leggi tuttoCos'è l'apprendimento approfondito?
L'apprendimento approfondito è un tipo particolare di machine learning che utilizza reti neurali con molti strati di “profondità” fra i nodi di input e di output. Addestrando un rete con grandi set di dati, si crea un modello utilizzabile per effettuare previsioni accurate basate sui dati di input. Nelle reti neurali utilizzare per l'apprendimento approfondito, l'output di ogni strato è alimentato dall'input dello strato successivo. Il modello viene ottimizzato ripetutamente modificando i pesi delle connessioni fra gli strati. In ogni ciclo, il feedback sull'accuratezza delle previsioni del modello viene utilizzato per guidare le modifiche del peso delle connessioni.
GRATIS - Dataset termico iniziale FLIR per l'addestramento di algoritmi
Primo nel suo genere, questo dataset termico FLIR è gratuito per gli sviluppatori di algoritmi AV e ADAS. Comprende una serie iniziale di oltre 14.000 immagini termiche commentate, acquisite durante la guida di giorno e di notte nel periodo estivo, e le corrispondenti immagini RGB di riferimento. Il dataset comprende la classificazione di cinque gruppi: persone, cani, vetture, biciclette e altri veicoli.
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