5 aspectos a tener en cuenta al desarrollar un sistema de aprendizaje profundo
Hasta ahora, en esta serie de publicaciones de blog, hemos cubierto las ventajas de los sistemas de visión artificial de deep learning para automatizar aplicaciones industriales, los elementos esenciales para entrenar un sistema de deep learning para visión artificial, y el deep learning para la industria alimentaria.
En esta publicación de blog, cubriremos cinco consideraciones esenciales de deep learning que debe tener en cuenta antes de comenzar a planificar su proyecto.
Aplicación
Lo primero en lo que debe pensar es en su aplicación.
¿Aprovecha las fortalezas del deep learning? ¿Qué tan difícil sería para una red neuronal ser tan buena como un humano en la tarea dada?
Recuerde, el deep learning es mejor en clasificación, reconocimiento, lectura y detección. Si su aplicación requiere alguna de estas funciones principales, entonces está en un buen camino. El deep learning también puede manejar aplicaciones más complejas y subjetivas; solo necesitará asegurarse de que el conjunto de datos sea lo suficientemente grande y adecuado para su propósito previsto.
Como siempre, no dude en ponerse en contacto con nosotros si desea ayuda para encontrar las mejores soluciones a sus preguntas sobre visión artificial.
Datos
Como hemos cubierto anteriormente en esta serie, preparar y ensamblar su conjunto de datos es un elemento crucial para implementar su sistema de deep learning y debe considerarse cuidadosamente.
Organizando y etiquetando el conjunto de entrenamiento usando Matrox Imaging Library (MIL) CoPilot
Los aspectos básicos que deberá considerar cuidadosamente son:
- Decidir entre conjuntos de datos de código abierto y auto-recopilados;
- El número de imágenes en su conjunto de datos;
- La repetibilidad de las imágenes en su conjunto de datos;
- Qué tan bien su conjunto de datos preparará a la red neuronal para cualquier resultado en la práctica – necesitará 'esperar lo inesperado';
- Dividir sus datos en subconjuntos; y:
- Preparar y aumentar sus datos.
Hardware
Lo siguiente en lo que debe pensar es en su hardware. Además de los componentes básicos de visión artificial que necesitará (una cámara, una lente y una iluminación), los sistemas de deep learning requerirán un sistema informático para ejecutar su red neuronal.
Las cámaras Blackfly y Blackfly S de FLIR están disponibles en una amplia gama de resoluciones y tamaños de sensor, con interfaces GiGE y USB 3.1.
La complejidad de su aplicación y el tamaño de su conjunto de datos determinarán en última instancia el nivel de potencia informática que su sistema necesitará para admitir sin problemas su red neuronal entrenada. En términos generales, se necesita más potencia informática para el deep learning, por lo que es mejor estar preparado con un sistema de alto rendimiento.
Ofrecemos una amplia gama de sistemas integrados de Matrox y Neousys, con una gran variedad de opciones de interfaz, alimentación y montaje adecuadas para muchos requisitos industriales.
Algunas soluciones adoptan un enfoque más "plug-and-play", como la FireFly DL de FLIR, una cámara increíblemente compacta con una VPU Intel Movidius Myriad 2 de alto rendimiento.
FLIR Firefly DL
Los usuarios aún deberán cargar una red neuronal convolucional entrenada en la cámara antes de capturar imágenes y realizar inferencias lógicas, pero la ventaja aquí es que se puede hacer sin la necesidad de procesamiento adicional en una PC o sistema integrado.
Software
Dado que los proyectos de deep learning pueden ser complicados de iniciar, es una buena idea utilizar un software potente y fácil de usar que lo ayudará en cada paso del proceso, desde el conjunto de datos hasta la implementación de su red y en su aplicación de deep learning.
Por eso recomendamos Matrox Imaging Library (MIL). Con una asombrosa amplitud de funciones y características para adaptarse a prácticamente cualquier aplicación de visión artificial, funciona excepcionalmente bien para proyectos de deep learning.
Aunque existen otras soluciones de software, MIL ofrece el mejor equilibrio entre precio, usabilidad, eficiencia y rendimiento, y en lo que respecta al tiempo, querrá maximizar la eficiencia siempre que sea posible.
Tiempo
Cabe señalar que, debido a las etapas de preparación de datos, preparar un sistema de deep learning tardará unos días más en implementarse que un sistema de visión artificial tradicional.
El lado positivo de esto es que automatizar sus procesos en el futuro con un sistema de visión artificial de deep learning le ahorrará tiempo a largo plazo; cuanto más a largo plazo sea su aplicación, más tiempo le ahorrará.
Esto significa que si planifica cuidadosamente con anticipación y tiene en cuenta cada etapa del proceso, se estará preparando para el éxito en su proyecto de deep learning.
Soluciones de Deep Learning de Vanguardia de ClearView Imaging
Entendemos que preparar un proyecto de visión artificial de deep learning puede parecer una tarea gigantesca. En ClearView Imaging, no solo suministramos todos los componentes que necesitará para su proyecto de visión artificial, sino que también contamos con un gran equipo de ingenieros técnicos y expertos en visión con el conocimiento y la experiencia para ayudarlo con su aplicación. Cualquiera que sea la pregunta o consulta, no dude en ponerse en contacto a través de nuestra página de contacto.
Esto concluye nuestra serie de blogs sobre deep learning para visión artificial. ¡Únase a nosotros la próxima semana para una nueva serie de temas!
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