图像处理中的深度学习技术

目前深度学习算法已经是很多图像处理软件库的组成部分。在他们的帮助下，可以学习和训练复杂的功能，但他们的应用也不是万能的。

“机器学习”和“深度学习”有什么区别？

深度学习(DeepLearning，DL)属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并非是一个全新的概念，可理解为包含多个隐含层的神经网络结构。

借助深度学习，可以在图像应用实例的基础上学习和训练复杂的关系。神经网络采用这一手动步骤：在训练过程中，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查提供了哪些选择？

深度学习可用于典型的分类应用，例如缺陷检测或“好”和“坏”对象之间的区别。经过适当训练的网络可用于解决所有图像处理任务，其中系统决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无效应用尤其有用。例如，当由于对象或错误类的复杂性而没有普遍有效的方法来解决问题时就是这种情况。

由于各种潜在缺陷，实际上不可能手动开发能够检测和定位整个可想到的错误范围的算法。这些可以是各种损坏，例如划痕，裂缝或凹痕，其又可以具有许多不同的形状或尺寸。在用于错误检测的传统方法中，机器视觉专家将不得不单独地查看和评估大量图像，并且在此基础上编程尽可能详细地描述相应缺陷的算法。这个过程非常耗时耗力。

深度学习可以显着简化缺陷检测和缺陷检查：该技术可以自主学习特定缺陷特征，从而可以识别特定的问题类别。如果用户使用预训练的深度学习网络，例如MVTec的图像处理软件Halcon的那些网络，则每节课只需要几百个单独的样本图像。基于样本图像，算法可以训练各种各样的缺陷类型，然后可靠地识别它们。

图像处理技术中的深度学习和基于图像处理的检查有哪些局限性？

深度学习通常用于分类，对象检测和语义分割领域。

深度学习是一种有用的工具，可以补充机器视觉应用作为一种补充技术。然而，单靠深度学习无法解决这些复杂的任务，因为技术只是分类数据的另一种方法。在这种情况下非常重要的是一个提供所有图像处理工具的综合工具箱。因为只有通过不同过程的组合才能完全掌握包括预处理和后处理在内的复杂应用。

特别是在嵌入式视觉系统中，必须考虑其他因素：由于此处必须分析大量数据，因此培训通常会消耗大量资源，因此在嵌入式设备上无利可图。而且，数据分类引起了很多努力，因此需要大的计算能力和适当的硬件。因此，特别是对于时间要求极高的应用，标准CPU通常是不够的。相反，需要功能强大的硬件，如高性能GPU，这是工业嵌入式系统中的例外。

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地学习这些特征的典型特定模式。系统分析预先分类的图像，自动将它们分配给特定的类，并检查该“预测”是否与实际类别相对应。重复该过程直到实现最佳“预测”结果。通过这种方式，您可以训练模型（分类器），使用这些模型可以将新捕获的图像分类到此处学习的类中。

目前已经存在哪些具有深度学习的图像处理技术应用程序，这些应用程序是未来可以想到的？

存在大量深度学习架构，每个架构对于各个应用具有某些优点和缺点。为了在高度专业化和复杂的应用中实现强大的检测率，客户需要针对其需求进行优化和培训的网络。

许多基于深度学习的应用程序都包含在嵌入式领域中。这里使用各种硬件组件来加速深度学习算法的运行时间。所需要的是可以在各种专用深度学习计算单元上使用的框架。