Une vision plus précise
Apprentissage profond et IA
Utiliser l'apprentissage en profondeur pour la vision artificielle De plus en plus souvent, les systèmes de vision artificielle prennent des décisions automatisées basées sur des conditions variables. Le temps et les efforts nécessaires pour développer ces systèmes peuvent être décourageants. Aujourd'hui, l'avènement de l'apprentissage en profondeur transforme ce panorama et met l'automatisation à portée de main. Des ressources telles que les bibliothèques open-source, le matériel Nvidia et les caméras FLIR contribuent à ce changement.
Apprentissage profond simplifié
L'apprentissage profond est un outil puissant qui permet aux concepteurs de systèmes de prendre des décisions complexes et subjectives plus rapidement et de manière automatisée, et de bénéficier de produits de plus haute qualité et d'une productivité améliorée. Déployez votre réseau neuronal entraîné sur la Firefly DL de FLIR dotée de la technologie Neuro et réduisez la complexité et le coût du système en prenant des décisions sur la caméra sans PC hôte. Grâce à sa petite taille, à son faible poids et à sa faible consommation, la caméra Firefly DL est idéale pour l'intégration dans les systèmes portables, mobiles et de bureau.
Plus d'infosQu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ?
L'apprentissage en profondeur est une forme d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux avec de nombreuses couches « de profondeur » entre les nœuds d'entrée et de sortie. En formant un réseau sur un ensemble de données volumineux, un modèle est créé, pouvant être utilisé pour effectuer des prévisions précises en fonction des données d'entrée. Dans les réseaux de neurones utilisés pour l’apprentissage en profondeur, la sortie de chaque couche est transmise à l’entrée de la couche suivante. Le modèle est optimisé de manière itérative en modifiant les poids des connexions entre les couches. À chaque cycle, des informations sur la précision des prévisions du modèle sont utilisées pour guider les modifications de la pondération de la connexion.
GRATUIT - Jeu de données thermiques FLIR pour l'entraînement des algorithmes
Premier en son genre, le jeu de données thermiques FLIR est gratuit pour les développeurs d'algorithmes pour les aides à la conduite automobile et les véhicules autonomes. Il comporte un ensemble initial de plus de 14 000 images thermiques de conduite estivale annotées, prises de jour comme de nuit, accompagnées de l'imagerie RGB correspondante à titre de référence. Ce jeu de données comprend une classification de cinq groupes : personnes, chiens, voitures, vélos et autres véhicules.
Cliquez ici pour des ressources d'apprentissage profond.
