深度学习与边缘学习

如今，在机器视觉领域AI技术的广泛应用已经成为推动制造和物流领域自动化的核心驱动力。目前推出的深度学习和边缘学习技术，这两种基于AI的技术，在工业自动化领域有着广泛的应用前景。然而，由于这两种技术在研发设计上的侧重点不同，它们之间存在着差异。深入理解深度学习技术与边缘学习技术的不同之处，以便能更有效地将它们应用于所需行业领域，针对性地解决各种需求问题。

一、深度学习技术-专为复杂应用设计

深度学习以出色的复杂任务处理能力而著称。通过模拟人脑神经元连接的方式，深度学习能够建立对图像的深刻理解。每次接触到新图像后，深度学习技术将修改这些连接，以学习识别异常并检测出缺陷。

这种技术适用于处理包含大量细节、变化显著的大型图像集任务，同时也是复杂或高度定制化应用的理想选择。由于这些应用涉及众多细节变化，因此必须使用数百或数千个图像进行训练。而深度学习技术所提供的先进计算能力和强大的训练功能，能够快速、高效地分析大量图像集，为复杂的任务实现自动化提供有效的解决方案。

二、边缘学习技术-专为易用性设置

边缘学习则以其简便易用而受到青睐。通过预先将应用需求知识嵌入到神经网络连接中的训练方式，消除大量计算负荷，使用户可以快速运用AI的强大力量解决工厂自动化问题。

边缘学习技术在部署上更加灵活，仅需使用5到10个图像，便可在数分钟内完成训练，从而快速扩展应用规模，并轻松适应变化。特别值得一提的是，边缘学习技术使得在生产过程中不再需要GPU，大幅降低了训练所需的图像数量，使制造商能够快速扩展应用规模，同时保持灵活性，并能够轻松适应变化。此外，甚至可以在微小设备上直接进行训练，仅需大约1秒钟即可完成。

早期深度学习技术的推出，使机器视觉变得更易于使用，同时扩展了计算机和相机的精确检查极限。而边缘学习技术的面世，则进一步满足了用户对功能强大且易于部署的自动化解决方案的需求。这种技术不仅解决了大量标记图像和强大计算力的问题，更将训练过程变得轻松快捷。

深度学习和边缘学习在不同场景和需求下各具优势。在工业自动化趋势中，精准决策是成功的关键。如果您需要处理大型图像集或实现定制化应用，深度学习技术是最佳选择；而如果您需要快速适应变化或降低GPU成本，边缘学习技术将是理想选择。

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