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擺脫海量數據,邊緣學習開啟“小樣本”時代

發布時間: 2025-08-11 04:08:21 來源:

核心提示:

近兩年深度學習在工業視覺領域快速滲透,但在實際應用中仍面臨樣本獲取困難,標注時間成本高和高算力需求等核心挑戰,成為制約其規模化應用落地的關鍵瓶頸。



??禉C器人全新推出的邊緣學習算法,覆蓋有無、正反、計數、分類等常規應用;在工具命名上按照場景化的命名方式,讓用戶面對各種需求時能精準找到自己需要的模塊,以更小樣本,更簡操作,打造視覺應用新范式。




01

 多種邊緣模塊,場景適應性更強

邊緣學習算法作為深度學習的一種,對樣品輕微形變、背景噪聲、環境光干擾等傳統算法難以處理的復雜工況展現出更強適應能力。邊緣學習僅需1-5張樣圖即可完成模型迭代,小樣本學習優勢與智能相機的便捷特性形成深度協同,助力項目快速落地與批量復制。




02

 極簡操作配置,快速完成方案搭建

邊緣學習的模型訓練界面采用二級界面,重要配置一目了然。僅需三步即可完成模型訓練,讓一線操作人員也能快速掌握。  


03

 標注自動追加,減少重復工作

邊緣檢測系模塊支持打標自動追加,僅需1-2次打標,點擊自動追加后可以自動完成其余目標的框選。



04

 樣品快速追加,模型更新更便捷

邊緣學習支持將測試圖片追加到模型中,精準將識別錯誤的圖片追加到模型中,快速完成模型更新。



05

 模型統一管理,按需選取

數據集和模型統一保存,且支持外部導入導出,用戶根據需求進行對應模型選擇和追加訓練,便于后期維護和模型的批量復制



?搭載邊緣學習的SC3000最新固件現已推出,

更多圖像處理、IO優化、數據處理等新功能歡迎體驗

后續智能相機全系列均將搭載邊緣學習,敬請期待!

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