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  • 进行深度学习的视觉系统

    基于FPGA的图像采集卡:推理快速、性能可靠

    基于PC:复杂度低,可快速推出市场

    嵌入式深度学习:系统精巧、经济高效

进行深度学习的视觉系统

深度学习正在计算机视觉应用中迅速发展。人工神经网络(ANN)能提供双重益处。ANN具有的潜力可以提升工厂自动化、机器人或零售应用的精度和耐用度。同时,在基于图像的应用中,ANN还能解决过去无法解决的问题,如显微镜中的病理检测或在表面检测中对复杂模式进行分类。

与传统的基于规则的算法相比,深度学习包括以下优势:

  • 对复杂图像进行分类
  • 提高精度和耐用度
  • 自动提取特征

Basler产品非常适合用于ANN的推理过程。在您设计深度学习视觉系统时,我们可以提供多种产品供您选择。

基于FPGA图像采集卡的深度学习系统:推理快速、性能可靠

基于FPGA图像采集卡的深度学习系统:推理快速、性能可靠

性价比出众、每秒的推理速度极快、性能可靠——如果您的应用需要高吞吐量,则基于图像采集卡的深度学习视觉系统就是您的理想之选。借助Silicon Software的microEnable 5 marathon deepVCL,再配合FPGA配置软件 VisualApplet,让您只需单击几下,即可轻松在FPGA上部署您的ANN!

详细了解基于FPGA图像采集卡的深度学习系统

基于PC的深度学习系统:可快速推出市场,集成成本低

集成成本低,可快速推出市场:基于PC的系统还能采用简单方便的系统设计样品。通过我们的即插即用硬件和软件组件,即可构建基于PC的深度学习视觉系统。我们ace相机产品线选择丰富,再配合pylon相机软件套装,可大大简化集成难度,使部署ANN变得轻松简单。

详细了解基于PC的深度学习系统

基于PC的深度学习系统:可快速推出市场,集成成本低
嵌入式视觉技术助力实现精巧、极富成本效益的深度学习解决方案

嵌入式视觉技术助力实现精巧、极富成本效益的深度学习解决方案

借助嵌入式视觉技术,可以设计出精巧、具有成本效益的视觉系统。通过结合板级相机和嵌入式处理单元,即可确保实现较低的单位成本。从相机模块、概念研究到即用型解决方案——您可以放心把工作交给我们,为您设计用于深度学习的嵌入式视觉系统。

详细了解用于深度学习的嵌入式视觉系统

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