机器学习和深度学习有什么区别？

深度学习算法现在是图像处理软件库的一部分。在他们的帮助下，你可以学习和训练复杂的函数；但是他们的应用并不是万能的。

“机器学习”和“深度学习”有什么区别？

在机器视觉和深度学习中，人类视觉的力量和对视觉信息的理解是可以复制甚至超越的。借助深度学习，作为机器学习的一部分，可以在应用实例的基础上学习和训练复杂的关系。

机器学习中的另一种技术是，例如，“超级向量机”。与深度学习相比，函数必须手动定义和验证。在深度学习中，神经网络采用这一手动步骤：在训练过程中，它独立地自动识别和提取特征。

深度学习为图像处理技术和图像处理检测提供了哪些选择？

深度学习可以用于典型的分类应用，如缺陷检测或区分“好”和“坏”对象。经过适当训练的网络可用于解决所有图像处理任务，其中系统确定图像中是否存在某些类型的缺陷。深度学习对于传统机器视觉方法的无效应用特别有用。例如，由于对象或错误类的复杂性，没有普遍有效的方法来解决问题。

由于各种潜在的缺陷，实际上不可能手动开发能够检测和定位整个可想象的误差范围的算法。这些可能是各种损坏，如划痕、裂纹或凹痕，而这些又可能有许多不同的形状或大小。在传统的错误检测方法中，机器视觉专家将不得不单独查看和评估大量图像，并在此基础上编写算法来尽可能详细地描述相应的缺陷。这个过程非常费时费力。

深度学习可以显著简化缺陷检测和检查：这种技术可以独立学习特定的缺陷特征，从而识别特定的问题类别。如果用户使用预先训练好的深度学习网络，比如MVTec的图像处理软件Halcon的网络，那么每堂课只需要几百个单独的样本图像。基于样本图像，该算法能够训练出各种缺陷类型，并对其进行可靠识别。

基于图像处理技术的深度学习和检测有哪些局限性？

深度学习通常用于分类、对象检测和语义分割。

深度学习是一种有用的工具，它可以作为一种补充技术来补充机器视觉的应用。然而，单靠深度学习并不能解决这些复杂的任务，因为技术只是对数据进行分类的另一种方式。在这种情况下，提供一个包含所有图像处理工具的综合工具箱是非常重要的。因为只有通过不同流程的组合，才能全面掌握包括前处理和后处理在内的复杂应用。

尤其在嵌入式视觉系统中，还必须考虑其他因素：因为这里要分析大量的数据，训练通常要消耗大量的资源，所以在嵌入式设备上是无利可图的。而且数据分类已经引起了很大的努力，所以需要很大的计算能力和合适的硬件。所以标准的CPU通常是不够的，特别是对于时间要求极高的应用。相反，需要强大的硬件，比如高性能GPU，这在工业嵌入式系统中是个例外。

作为图像处理软件的一部分，深度学习需要哪些算法？

作为综合训练过程的一部分，深度学习算法可以独立学习这些特征的典型具体模式。系统分析预先分类的图像，自动将它们分配到特定的类别，并检查“预测”是否对应于实际的类别。重复这个过程，直到获得最佳的“预测”结果。通过这种方式，您可以训练模型(分类器)，这些模型可以用来将新捕获的图像分类到这里学习的类中。

目前有哪些深度学习的图像处理技术应用存在，未来可以想到这些应用？

有大量的深度学习架构，每种架构对于每种应用都有一些优缺点。为了在高度专业化和复杂的应用中实现高检测率，客户需要一个根据他们的需求进行优化和培训的网络。“一刀切”的原则通常是不相关的。

嵌入式领域包含许多基于深度学习的应用。这里使用各种硬件组件来加速深度学习算法的运行时间。需要的是一个可以在各种专用深度学习计算单元上使用的框架。

原标题：图像处理中的深度学习技术

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