5 Dinge, die Sie bei der Entwicklung eines Deep-Learning Systems Beachten sollten
Bisher haben wir in dieser Reihe von Blogbeiträgen die Vorteile von Deep Learning Bildverarbeitungssystemen zur Automatisierung industrieller Anwendungen und die Grundlagen für das Training eines Deep Learning Systems und deren Anwendungen in der Lebensmittelindustrie behandelt.
In diesem Blogbeitrag werden wir fünf grundlegende Überlegungen zu Deep Learning behandeln, die Sie überdenken sollten, bevor Sie mit der Planung Ihres Projekts beginnen.
Anwendung
Das erste, woran Sie denken sollten, ist Ihre Anwendung.
Profitiert sie von den Stärken von Deep Learning? Kann das neuronale Netz die Aufgabe wie ein Mensch lösen oder sogar besser?
Denken Sie daran, dass Deep Learning am besten zum Klassifizieren, Erkennung, Auslesen und Detektieren geeignet ist. Wenn Ihre Anwendung eine dieser Kernfunktionen erfordert, haben Sie einen guten Start. Deep Learning kann auch komplexere und subjektive Anwendungen lösen – Sie müssen nur sicherstellen, dass der Datensatz groß genug und für den beabsichtigten Zweck geeignet ist.
Wie immer können Sie sich gerne an uns wenden, wenn Sie Hilfe bei der Suche nach den besten Lösungen für Ihre Bildverarbeitungsanwendungen sind.
Daten
Wie wir bereits in dieser Serie behandelt haben, ist die Vorbereitung und Zusammenstellung Ihres Datensatzes ein entscheidendes Element bei der Implementierung Ihres Deep-Learning Systems und muss somit sorgfältig geprüft werden.
Organisieren und Beschriften des Trainingssatzes mit Matrox Imaging Library (MIL) CoPilot.
Die Grundlagen, über die Sie sorgfältig nachdenken müssen, sind:
- Entscheidung zwischen Open Source und selbstgenerierten Datensätzen;
- Die Anzahl der Bilder in Ihrem Datensatz;
- Die Wiederholbarkeit der Bilder in Ihrem Datensatz;
- Wie gut Ihr Datensatz das neuronale Netz auf jedes Ergebnis in der Praxis vorbereitet – es muss „das Unerwartete erwarten“;
- Aufteilen Ihrer Daten in Teilmengen; und:
- Aufbereitung und Erweiterung Ihrer Daten.
Für eine detaillierte Auseinandersetzung mit dem Thema Deep Learning Datenaufbereitung lesen Sie bitte unseren speziellen Blogbeitrag.
Hardware
Als nächstes müssen Sie an Ihre Hardware denken. Zusätzlich zu den Kernkomponenten der Bildverarbeitung, die Sie benötigen – einer Kamera, einem Objektiv und einer Beleuchtung – benötigen Deep Learning Systeme ein Computersystem, auf dem Sie Ihr neuronales Netzwerk ausführen können.
Die Blackfly- und Blackfly S-Kameras von FLIR sind in einer Vielzahl von Auflösungen und Sensorgrößen erhältlich, die als GiGE- und USB3.1 Schnittstellen erhältlich sind.
Die Komplexität Ihrer Anwendung und die Größe Ihres Datensatzes bestimmen letztendlich die Rechenleistung, die Ihr System benötigt, um Ihr trainiertes neuronales Netzwerk reibungslos zu unterstützen. Im Allgemeinen wird jedoch für Deep Learning mehr Rechenleistung benötigt, daher ist es am besten, mit einem leistungsstarken System vorbereitet zu sein.
Wir bieten eine breite Palette von Embedded Systemen von Matrox und Neousys mit einer Vielzahl von Schnittstellen-, Stromversorgungs- und Montageoptionen, die für viele industrielle Anforderungen geeignet sind.
Einige Lösungen verfolgen einen „Plug-and-Play“-Ansatz, wie z.B. die FireFly DL von FLIR – eine unglaublich kompakte Kamera mit einer leistungsstarken Intel Movidius Myriad 2 VPU.
FLIR Firefly DL
Benutzer müssen immer noch ein trainiertes neuronales Faltungsnetzwerk auf die Kamera laden, bevor sie Bilder aufnehmen und logische Schlussfolgerungen ziehen können, aber der Vorteil hier ist, dass dies ohne zusätzliche Verarbeitung auf einem PC oder einem eingebetteten System erfolgen kann.
Software
Da der Einstieg in Deep Learning Projekte schwierig sein kann, ist es eine gute Idee, leistungsstarke und benutzerfreundliche Software zu verwenden, die Sie bei jedem Schritt des Prozesses unterstützt, vom Datensatz bis zur Bereitstellung Ihres Netzwerks.
Aus diesem Grund empfehlen wir die Matrox Imaging Library (MIL). Mit einer erstaunlichen Breite an Funktionen für praktisch jede Bildverarbeitungsanwendung eignet sie sich hervorragend für Deep Learning Projekte.
Während es andere Softwarelösungen gibt, bietet MIL das beste Gleichgewicht zwischen Preis, Benutzerfreundlichkeit, Effizienz und Leistung – denn wenn es um Zeit geht, möchten Sie nicht auch die Effizienz wo immer möglich maximieren.
Zeit
Wichtig ist es zu wissen, dass die Vorbereitung eines Deep Learning Systems aufgrund der Datenvorbereitungsphasen einige Tage länger dauert als die Implementierung eines herkömmlichen Bildverarbeitungssystems.
Der Silberstreif am Horizont ist, dass Sie durch die durchgängige Automatisierung Ihrer Prozesse mit einem Deep Learning Bildverarbeitungssystems auf lange Sicht Zeit sparen – je langfristiger Ihre Anwendung ist, desto mehr Zeit sparen Sie.
Das heißt, wenn Sie im Voraus sorgfältig planen und jede Phase des Prozesses berücksichtigen, werden Sie mit Ihrem Deep Learning Projekt erfolgreich sein.
Modernste Deep Learning Lösungen von ClearView Imaging
Wir wissen, dass sich die Vorbereitung auf ein Deep Learning Projekt für maschinelles Sehen wie eine unlösbare Aufgabe anfühlen kann. Bei ClearView Imaging liefern wir nicht nur alle Komponenten, die Sie für Ihr Projekt benötigen, sondern verfügen auch über ein großartiges Team von Ingenieuren und Bildverarbeitungsexperten mit dem Wissen und der Erfahrung, um Sie bei Ihrer Anwendung zu unterstützen. Was auch immer Ihre Fragen sind, zögern Sie nicht, uns über unsere Kontaktseite zu kontaktieren.
Hiermit endet unsere Blog-Reihe zum Thema Deep Learning für Machine Vision. Nächste Woche kommen wir zurück mit einer brandneuen Themenreihe!
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