如何通過深度學習做圖像分類任務(wù)？利用Alfa深度學習套件，Alfa軟件采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以模塊化的方式解決機器視覺的各種問題，使人工智能真正進入機器視覺領(lǐng)域。阿爾法使每一臺自動化設(shè)備都像人一樣有頭腦、

如何通過深度學習做圖像分類任務(wù)？

利用Alfa深度學習套件，Alfa軟件采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以模塊化的方式解決機器視覺的各種問題，使人工智能真正進入機器視覺領(lǐng)域。阿爾法使每一臺自動化設(shè)備都像人一樣有頭腦、有學習能力，并能在不斷的工作中積累經(jīng)驗。

Alfa缺陷檢測模塊工具的管理模式和Alfa分類模塊的自動檢測和分類將使汽車行業(yè)的金屬零件檢測變得非常簡單。

首先，我們需要收集大量的零件檢驗圖片作為學習樣本庫，包括正常產(chǎn)品和不良產(chǎn)品。每個不良品檢查畫面至少包含一組。樣本庫中樣本越多，學習效果越好，后續(xù)檢測越準確。接下來，Alfa軟件通過圖像樣本庫進行訓(xùn)練和學習，生成檢測的參考模型。這個學習過程只需要不到10分鐘，具體的學習取決于電腦的硬件配置。最后，Alfa可用于實際檢測。