Uma visão mais profunda
Deep Learning e Inteligência Artificial
Os sistemas de visão de máquina estão cada vez mais tomando decisões automatizadas com base em condições variáveis. A quantidade de tempo e esforço exigida para desenvolver esses sistemas pode ser assustadora. Hoje, o advento do deep learning está alterando esse cenário e tornando a automação acessível. Recursos como bibliotecas de código aberto, hardware NVIDIA e câmeras FLIR estão tornando essa mudança possível.
Deep Learning mais fácil
O Deep Learning é uma ferramenta poderosa para que designers de sistemas automatizem rapidamente decisões complexas e subjetivas, entregando produtos de alta qualidade e melhorando a produtividade. Implemente sua rede neural treinada na FLIR Firefly DL com tecnologia Neuro e reduza os custos e a complexidade dos sistemas tomando decisões na própria câmera, sem um PC host. Com seu tamanho super pequeno e seu baixo peso e consumo de energia, a câmera Firefly DL é ideal para acoplamento em sistemas móveis, de desktop ou portáteis.
Saiba MaisO que é Deep learning?
Deep learning é uma forma de aprendizado de máquina que usa redes neurais com muitas camadas profundas entre os nós de entrada e os de saída. Ao treinar uma rede em um grande conjunto de dados, é criado um modelo que pode ser usado para fazer previsões precisas com base nos dados inseridos. Nas redes neurais usadas para o deep learning, a saída de cada camada é encaminhada à entrada da camada seguinte. O modelo é otimizado iterativamente alterando-se os pesos das conexões entre as camadas. Em cada ciclo, usa-se o feedback sobre a precisão das previsões do modelo para orientar as alterações nos pesos das conexões.
GRÁTIS – Conjunto de Dados Térmicos Inicial da FLIR para Treinamento de Algoritmo
Primeiro do tipo, o conjunto de dados térmicos da FLIR é gratuito para desenvolvedores de ADAS e algoritmos para veículos autônomos. Ele contém um conjunto inicial de mais de 14.000 imagens térmicas anotadas de condução no verão, capturadas de dia e à noite, além das imagens RGB correspondentes para referência. O conjunto de dados inclui a classificação de cinco grupos: pessoas, cachorros, carros, bicicletas e outros veículos.
Recursos de Deep Learning
