مقایسه بین بینایی ماشین کلاسیک و یادگیری عمیق

هنگام مقایسه یادگیری عمیق با روش‌های سنتی بینایی ماشین، بزرگترین تفاوت در روش استخراج ویژگی قرار دارد. در روش‌های سنتی، مهندس بینایی  تعیین می کند که برای شناسایی یک شیء خاص در تصویر چه ویژگی‌هایی را بررسی نماید او  باید مجموعه مناسبی از ویژگی‌ها را برای هر کلاس انتخاب کند. این مساله  زمانی سخت‌تر می‌شود که تعداد کلاس‌ها افزایش می‌یابد. آیا به دنبال اطلاعات رنگ هستید؟ لبه‌ها؟ بافت؟ با توجه به تعداد ویژگی‌های استفاده شده، بسیاری از پارامترها نیز باید به صورت دستی توسط مهندس تنظیم شوند.

بر عکس، یادگیری عمیق از مفهوم “یادگیری از ابتدا تا انتها” استفاده می‌کند. در اینجا، الگوریتم می‌خواهد یاد بگیرد که برای هر کلاس خاص چه مواردی را بررسی کند. با تحلیل تصاویر نمونه و به طور خودکار ویژگی‌های برجسته و توصیف‌کننده برای هر کلاس انتخاب می شود.

یادگیری عمیق

کدام روش انتخاب شود؟

روش‌های سنتی و یادگیری عمیق هرکدام در زمینه‌ای برتری دارند، این حوزه‌ها متناقض نیستند. بسیاری از برنامه‌ها از ترکیب رویکردهای سنتی و یادگیری عمیق استفاده می کنند . انتخاب بین یکی از این دو یا ترکیب آنها معمولاً به نوع برنامه و ویژگی‌های آن بستگی دارد. همچنین، مقدار داده و  قدرت محاسباتی هم باید در نظر گرفته شود.

 کاربردهای معمولی

خواندن بارکد/کد داده، بازرسی چاپ، بازرسی اشیاء صلب، تطبیق با عملکرد بالا، بخش‌بندی

ویژگی‌های کاربرد

اشیاء صلب، موقعیت و جهت‌گیری ثابت، ویژگی‌های خاص، حداکثر شفافیت مورد نیاز

 نقاط قوت

نتایج قابل تفسیر، اجرای سریع، هزینه محاسباتی پایین‌تر

 نقاط ضعف

دقت کمتر در سناریوهای پیچیده، محدود به ویژگی‌های تعریف‌شده، نیاز به تخصص

 کاربردهای معمولی

بازرسی سطح، بازرسی بافت، کنترل کیفیت، طبقه‌بندی اشیاء یا نقص، تشخیص نقص (ناهنجاری)، استخراج لبه، تشخیص نوری نویسه (OCR)، اندازه‌گیری و تطبیق دقیق، خواندن بارکد و کد داده، بازرسی چاپ، بینایی سه‌بعدی (بینایی ربات)

ویژگی‌های کاربرد

تنوع زیاد اشیاء، جهت‌گیری متغیر اشیاء، ویژگی‌های غیرمشخص، اشیاء “بی‌شکل”، نقص‌های ناشناخته، داده‌های تصویری کافی موجود

 نقاط قوت

دقت بالا، مدیریت ویژگی‌های پیچیده و غیرمشخص، سازگاری با تنوع جدید اشیاء

نقاط ضعف

نیاز به حجم زیادی از داده برای آموزش

جدول مقایسه روش های سنتی و یادگیری عمیق

ویژگی 

یادگیری عمیق

روش‌های سنتی

کاربردهای معمول

  • بازرسی سطح

  • بازرسی بافت

  • کنترل کیفیت

  • طبقه‌بندی اشیاء یا نقص

  • تشخیص نقص (ناهنجاری)

  • استخراج لبه

  • تشخیص نوری کاراکتر (OCR)

  •   اندازه‌گیری و تطبیق دقیق

  • خواندن بارکد و کد داده

  • بازرسی چاپ

  • بینایی سه‌بعدی (بینایی ربات)

  • تطبیق با عملکرد بالا

  • بخش‌بندی بسیار دقیق

ویژگی‌های کاربرد

  • تنوع زیاد اشیاء

  • جهت‌گیری متغیر اشیاء

  • ویژگی‌های غیرمشخص

  • اشیاء “بی‌شکل

  • نقص‌های ناشناخته

  • حجم کافی از داده‌های تصویری موجود

  • اشیاء صلب

  • موقعیت و جهت‌گیری ثابت

  • ویژگی‌های خاص

  • حداکثر شفافیت مورد نیاز

یادگیری عمیق قدرت دسته‌بندی داده را ارتقاء می دهد

نرم‌افزارهای بینایی ماشین ارائه شده توسط شرکت MVTec با CNNs (شبکه‌های عصبی پیچشی) آموزش‌داده شده همراه هستند و این امکان را فراهم می‌کنند که نرم افزار ها با تعداد کمی تصویر آموزشی توسعه داده شوند. با استفاده از این شبکه‌ها، کاربران می‌توانند نرم افزار طبقه بندی خود را با داده‌های جدید آموزش دهند. با داشتن تصاویر کافی، فرآیند آموزش به صورت خودکار ویژگی‌های ممتاز و متمایز هر کلاس را استخراج می‌کند. سپس نرم افزار HALCON و MERLIC این تصاویر را تجزیه و تحلیل کرده و به صورت خودکار یاد می‌گیرند که چه ویژگی‌هایی برای شناسایی کلاس‌های داده‌شده استفاده شود.

روش‌های یادگیری عمیق در محصولات MVTec

یادگیری عمیق یک فناوری قدرتمند است که ابزار بینایی ماشین نرم افزار های شرکت MVTec را تکمیل می‌کند. مشتریان می‌توانند اپلیکیشن‌های جامع را با استفاده از یادگیری عمیق در ترکیب با بینایی ماشین سنتی توسعه دهند.

دسته بندی

شناسایی اشیا

آبجکت دیتکشن

معنایی

استخراج لبه عمیق

OCR  عمیق

او سی آر

بخش بندی نمونه

بخشبندی

تشخیص ناهنجاری ها

تشخیص عیوب با یادگیری عمیق

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *