Машиналык көрүшү үчүн эки түрдүү алгоритм

Машиналык көрүш жөнгөктүү автоматикаканын негизи болуп саналат, жакшылык талдаму жана дефекттерди аныктагычтык тууралууга мүмкүндүк берет. Убакыттын негизинде, машиналык көрүш алгоритмдердин аркылуу адамдын көрүш жудагын кайталооға салынады. Бул алгоритмдер эле ушул эки түрge бөлүнө алат: жогорку учуурлардын жүзүндөgte жана көпсөз оюн алгоритмдер . Анын принциптери, сыйлыклarı жана шектеулөрүн түшүнүү, аларды реальдук сценарийлерде колдонууда оптималдурууга критикалык экен.

Жогорку учуурлардын жүзүндөgte

Эрежеге негизделген алгоритмдер:Бул системалар объекттин түстүү, формалуу же боз чендердин мааниси сыяктуу өзгөчөлүктөрүн талдайт жана аларды белгиленген чектерге же үлгүлөргө салыштырат. Мисалы:

• Тагдырдан айырмаланып, боз түстөгү тактар бар ак баракты кемтиги бар деп белгилөөгө болот.
• Стандарттык логотип (алдын ала аныкталган үлгү) жок продукт шаблондун дал келиши аркылуу (жоопсуз) деп эсептелет.

Фаиделер :

Жөнөкөй ишке киргизүү : Эрежелерди программалоо өзгөчөлүктөр туура аныкталгандан кийин оңой.

Эсептөөдөгү көмөк жогоркуу : Детерминистик эсептөөлерге чейин арзан аппараттуу талаптар.

Чекимдөр :

Текшерилген мүрөндөк талаптар : Айдындоо, камера бурчулары жана продукттын жер алдынысы өзгөрбөз unique болушу керек.

Чектеэлбөс адаптивдук : Бирок продукт түрүндөгү жогоркуу чейинки өзгөчölдөр (мисалы, материалдын текстурасындагы колдонмалар) жана татаалбас булгактар (мисалы, кездеше шыңарактар) дегенде қате саныштарга макул болушка туру алабы.

Ал эмне аркылы, өзгөчөлүү саламдарда, мындай эле продукт спекификациялары менен текшерилген situation-дерде строго standardized. Албетте, ошондуктан, ал үчүн кошумча dynamic нерсе же unpredictable көрсөткүчтердинde баянчылык каралат.

Тереңдүү Ой-өмүрдүү Алгоритмдер: Тамырдык Situation-ден Оголот

Тереңдүү ой-өмүрдүү системалары адамдын когнитивдик процесстерин аралаштырып, neural тармаqlарын үчүн кең сайттардын даталарын жүзеге ашырат. Rule-based системалардан айрылган чекте, ошо алгоритмдер图像лардан автоматтык рүсүм алуу мүмкүнчүлүгүн берет, мындай эле complex situations-дерди башкарууга мүмкүнчүлүк берет:

Татаалбас булгактарды (мисалы, кездеше формадагы трещины же қараңғылар) аныктап чыгуу.

Толук арттардын аркылыndык объекттерди бирдик кылуу.

Фаиделер :

Каражайлык жарандагы суранчаларда ылайыксыз дүрөө. : Чакырмак, бурчтар жана продукттерде болушкан еле башкаруулугуна чейин келет.

Үмумилүү көч. : Бир резерве окугуудан кийин, моделдер окугандык категориялардын ичинде жаңы дефекттерге тегишин таныйт.

Кыйынчылыктар :

Деректерге жакшылык : Обучение миллионда тигизип, миндеттүү ачкычтар менен бир нече жылдук деректерди көрсөтүү керек. Ишлөө жөнүндө, дефекттер чоң суроодо эле жок, анткени деректерди көлөктөө өзгөчөлүк (апта болуп барып жылга).

Маалыматты кеңейту маселелери : Жаңы булгачка көчүрүү үчүн жеңилден баштаганда өзгөртүү керек, убакытты жана ресурстардын үйрөмдүү мөөнөтүн арттырады.

Тууралуу құралды таңдау: контекст маңызды

Канча-канчалык түрдөгү жолдор менен байланыштуу алгоритмдерди таандыгы, максаттарга карабан эле келет:

Жогорку учуурлардын жүзүндөgte багытталган, стандарттык өнүктөрдүн чоң санда (мысалы, семикондуктор компоненттери) тийишсизlik аныктап келет.

Буюк оюн чоң өзгөчölүк сценариилерде (мысалы, текстильдеги дефекттерди аныкташ) же дефекттердин мундайдык паттернлери жок.

Жогорку чыгару жолдору кабыл алат. Мисалы, эсептөөчү үлгүлөрдүн фильтрлері ретке келтириш deep learning-дин колдонулушуна бейликтүү болот, ал синтетикалык маалымат тууралoo үстүндө таңдамалардын жыйынтыгын азайтат.

Корутунду

Машиналык көрүшүнүн натыйжасы алгоритмдердин имкандары менен операциялдык жаңычылыктарды биргиликтөөгө байланыштандырат. Эсептөөчү системалары ырмактуу жана жылдыз эле, бирок таанбашылыксыз орноктарда жыйынталат. Deep learning-дин гибриддик жана дурумдуулукка ээ болуп салынып, бирок ал өзгөчө колдонулушу үчүн көп мөөнөк алдын ала кошумча инвестициясы керек. Алысabee, эми бардык системалардын стабилдиги ушул факторларга байланыштандырат: продукттин бирдейлеги, орноктордун жөндөмдүүлүгү жана таңдамалардын жылдыз эле.