ディープラーニングバンドル

ニューラルネットワークは、人間の脳を構成する生物学的神経ネットワークに着想を得た計算システムである。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、深層のフィードフォワード型人工ニューラルネットワークの一種であり、最も一般的に画像解析に適用される。深層学習は、いわゆる従来型のコンピュータビジョンアルゴリズムでは解決が困難または不可能な複雑な問題を解決するために、大規模なCNNを利用する。 深層学習アルゴリズムは、通常例示によって学習するため、より使いやすい場合があります。ユーザーが部品の分類方法や検査方法を考案する必要はありません。代わりに、初期の学習段階で、検査対象となる部品の多くの画像を見せられるだけで学習します。学習が成功した後、部品の分類や欠陥の検出・分割に使用できます。

eVisionには、無料の「Deep Learning Studio」アプリケーションが含まれています。このアプリケーションは、データセットの作成だけでなく、ディープラーニングツールの学習やテストの際にもユーザーを支援します。EasySegmentの場合、Deep Learning Studioにはアノテーションツールが統合されており、予測結果をグラウンドトゥルースのアノテーションに変換することができます。また、パフォーマンス要件に合わせてツールをグラフィカルに設定することも可能です。 例えば、学習後には、欠陥検出率の向上と良品検出率の向上との間で、どちらを優先するかのトレードオフを選択することができます。

ディープラーニングは一般的に、特に学習フェーズにおいて膨大な処理能力を必要とします。Deep Learning Bundleは標準CPUをサポートし、PC内のNvidia CUDA対応GPUを自動検出します。単一のGPUを使用することで、学習フェーズと処理フェーズを通常100倍高速化します。