传统机器学习与深度学习对比 原图定位 深度学习通过对原始数据进行多步特征转换,得到更高层次、更加抽象的特征表示,并输入预测函数得到最终结果。深度学习可以将机器视觉的效率和鲁棒性与人类视觉的灵活性相结合,完成复杂环境下的检测,特别是涉及偏差和未知缺陷的情形,显著地拓展了机器视觉的应用场景。公司基于深度学习的卷积神经网络技术,对分割、分类网络进行深度裁剪与优化,适用于复杂场景中的缺陷检测,大幅提升检测准确率,明显缩短新增缺陷的导入时间。