La facilidad de uso de Deep Learning Mejora + Software para
Generación Automática de Código para Procesado de Imagen

Bienvenido de nuevo al blog ClearView. En los próximos artículos, hablaremos sobre las tendencias actuales más importantes en visión artificial, no solo pensando en el avance tecnológico, sino también enfocándonos en los factores globales que están afectando al mundo de la visión artificial y las industrias que apoyamos.

Esta semana analizaremos cómo los avances de software hacen que el Deep Learning sea más potente y fácil de implementar, y cómo MIL CoPilot está revolucionando la generación de código para las funciones de procesamiento de imágenes.

El Papel del Deep Learning en Automatización Industrial

La automatización industrial es el pilar central de la Industria 4.0. A medida que aumenta la demanda de trabajadores cualificados junto con las tasas de producción en las fábricas, los enfoques basados en el Deep Learning pueden servir como una solución para reducir el tiempo de trabajo de los operarios y aumentar la eficiencia.

Para obtener más información sobre el Deep Learning en la automatización industrial, consulte nuestra publicación de blog dedicada al tema.

¿Por qué el Deep Learning es Mejor que los Algoritmos Tradicionales?

En comparación con los algoritmos estándar basados en reglas, la principal ventaja de una red neuronal de aprendizaje profundo es su capacidad para obtener buenos resultados sin necesidad de una codificación compleja.

La codificación engorrosa puede atascar un proyecto y afectar el impulso.

En términos de programación, dado que no es necesario escribir código para describir en detalle lo que se considera un defecto, el desarrollo de aplicaciones basadas en aprendizaje profundo es más fácil y mucho más rápido. Como resultado, es mucho más fácil implementar el Deep Learning y, a medida que continúan las mejoras en el enfoque basado en IA, esto seguirá siendo así.

La ventaja se amplifica al hablar sobre el mantenimiento y desarrollo de dichas aplicaciones.

Consideremos una aplicación que detecta productos defectuosos e identifica el tipo de defecto.

Detección de Defectos usando Matrox Imaging Library (MIL) X.

Imagina que tenemos que actualizar esta aplicación para detectar un nuevo tipo de defecto. Con un enfoque basado en el aprendizaje profundo, esta evolución simplemente requiere agregar imágenes de este nuevo defecto al conjunto de datos y luego reentrenar la red neuronal con el conjunto de datos actualizado. Después de este punto, nuestra red neuronal ahora tendrá en cuenta este nuevo defecto sin la modificación de una sola línea de código.

Si necesitaras aplicar la misma evolución a una aplicación basada en un algoritmo convencional, tendrías que reescribir una parte importante del código.

Avances en Software de Deep Learning

Esta falta inherente de codificación ahora no solo facilita el Deep Learning, sino que las funciones fundamentales de procesamiento de imágenes también se han simplificado mucho de esta manera. Y todo se debe a los revolucionarios avances de software de Matrox Imaging, que hacen que la implementación de sistemas de visión sea más fácil que nunca.

Organizando y etiquetando un set de entrenamiento usando Matrox Imaging Library (MIL) CoPilot.

Matrox reconoce que trabajar con una biblioteca de programación para evaluar la viabilidad y el mejor enfoque para desarrollar una aplicación de visión puede ser intimidante y llevar mucho tiempo. Es por eso que han eliminado la mayor parte de esta carga con la introducción de MIL CoPilot, un entorno interactivo para Matrox Imaging Library (MIL); un kit de desarrollo de software (SDK) probado en diversas aplicaciones industriales a nivel global, con un conjunto completo de herramientas para el desarrollo de aplicaciones de visión.

Generación de código de procesado de imágenes a punta de click con MIL CoPilot

MIL CoPilot es excelente para facilitar la inferencia y el entrenamiento de conjuntos de datos de Deep Learning.

CoPilot no solo permite a los usuarios seleccionar y ajustar las operaciones antes de incluirlas en una aplicación de visión en particular, sino que ofrece estas capacidades sin que tengas que escribir ningún código. Todo el trabajo realizado en una sesión se mantiene convenientemente junto en un espacio de trabajo para referencia futura o para compartir con compañeros. Una vista previa en vivo permite a los usuarios experimentar libremente antes de comprometerse con una operación. La mejor parte es que MIL CoPilot generará un código claro y funcional para una integración inmediata.

Aplica funciones de procesadoo de imágenes a tu espacio de trabajo fácilmente con MIL CoPilot.

MIL CoPilot puede producir código para cualquier lenguaje compatible con MIL (C++, C#, CPython y VB.Net). Esto proporciona incluso a los desarrolladores más experimentados un enfoque más rápido, más fácil y más eficiente para impulsar el desarrollo de aplicaciones de visión.

Actualización Service Pack de MIL

La última actualización del paquete procesado de Imagen MIL X también ofrece una gama de nuevas características y funcionalidades, que incluyen el entrenamiento de redes neuronales profundas para la clasificación de imágenes; detección y segmentación basada en Deep Learning; una oferta de visualización, procesamiento y análisis 3D renovada y aumentada; y soporte para imágenes de alto rango dinámico (HDR). Una actualización complementaria también presenta muchas mejoras en el entorno interactivo de MIL CoPilot, incluida, sobre todo, la compatibilidad con el entrenamiento de una red neuronal profunda.

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