- 深度学习检测库套装
- 专为机器视觉应用优化
- 执行图像分类、监督或无监督分割及目标定位
- 简单易用的API
- 免费的Deep Learning Studio应用程序,用于数据集创建、训练和评估
- 支持数据增强和遮罩处理
- 兼容CPU和GPU处理
为何选择Open eVision的深度学习套装?
深度学习套件经过专门定制、参数化设置和优化,专用于图像分析,尤其适用于机器视觉应用。
该套件采用简洁的API设计,用户仅需编写少量代码即可充分利用深度学习技术的强大功能。
先试后买:深度学习套件附赠免费的Deep Learning Studio培训与评估应用程序。
主要优势
什么是深度学习?
神经网络是受构成人类大脑的生物神经网络启发的计算系统。卷积神经网络(CNN)属于深度前馈人工神经网络,最常应用于图像分析。深度学习利用大型卷积神经网络解决复杂问题,这些问题用传统计算机视觉算法难以解决甚至无法解决。 深度学习算法通常通过示例学习,因此可能更易于使用。它们无需用户自行设计分类或检测部件的方法,而是在初始训练阶段通过展示大量待检测部件的图像来学习。成功训练后,即可用于部件分类、缺陷检测与分割。
Open eVision Deep Learning Studio
Open eVision包含免费的Deep Learning Studio应用程序。该应用程序在数据集创建以及深度学习工具的训练和测试过程中为用户提供支持。针对EasySegment,Deep Learning Studio集成了标注工具,可将预测结果转化为真实数据标注。它还支持通过图形化配置工具以满足性能需求。例如,训练完成后,用户可选择在更高的缺陷检测率与更高的良品检测率之间进行权衡。
性能
深度学习通常需要强大的处理能力,尤其是在学习阶段。深度学习套装支持标准CPU,并能自动检测PC中兼容Nvidia CUDA的GPU。使用单张GPU通常可将学习和处理阶段的速度提升100倍。
其他福利
新许可系统
Neo 是全新的授权系统。它可靠且技术先进,现已支持存储 Open eVision 和 eGrabber 授权。Neo 允许您选择授权激活方式:可通过 Neo 硬件密钥或 Neo 软件容器激活。购买授权后,您可随时决定激活方式。
Neo加密狗提供坚固的硬件支持,可灵活转移至不同计算机使用。Neo软件容器无需专用硬件,仅与激活所在的计算机绑定。
Neo自带专属许可证管理器,提供两种操作模式:直观易用的图形用户界面,以及可轻松自动化Neo许可证流程的命令行界面。
适用于Windows和Linux的所有Open eVision库
- Microsoft Windows 11、10 适用于 x86-64(64 位)处理器架构
- Microsoft Windows 11、10 IoT Enterprise 适用于 x86_64 系统
- 适用于 x86-64(64 位)和 ARMv8-A(64 位)处理器架构的 Linux,需使用 glibc 2.18 及以上版本