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.

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.

جدول مقایسه روش های سنتی و یادگیری عمیق

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.