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深度学习实战:端到端实现工业巡检、质检应用落地
2020/09/21 19:00:00
课程讲师
吕雪莹 百度深度学习技术平台部高级产品经理

百度飞桨PaddleX全流程开发工具产品负责人。从0打造飞桨质检、工业巡检、遥感影像解译等行业解决方案。

吕雪莹
百度深度学习技术平台部高级产品经理

百度飞桨PaddleX全流程开发工具产品负责人。从0打造飞桨质检、工业巡检、遥感影像解译等行业解决方案。

课程提纲
  • 深度学习在工业落地应用中的挑战
  • 工业巡检场景中的仪表自动巡检构建方案
  • 深度学习在工业中的应用案例解析
课程简介

在元脑生态计划加速推进之际,浪潮元脑在智东西公开课平台开设专场讲解。「浪潮元脑专场」定位于面向各行业AI开发者讲解人工智能前沿技术趋势、行业前沿应用等干货内容,由前沿AI趋势分享和明星合作伙伴最新实践两个版块组成,共计10讲。其中,前沿AI趋势分享版块涉及到智算中心算力聚合、多模态识别、异构算力加速等主题;明星伙伴最新实践则是通过各行业元脑伙伴的技术、合作方案、应用案例的分享,讲解AI在各行业中的落地实践。

「浪潮元脑专场」第1讲于8月26日正式完结,这一讲定名为深度学习超参数优化公开课,由浪潮于彤老师围绕《超参数优化算法在深度学习模型应用中的“暴力美学”》这一主题进行了精彩的直播讲解。同时本次讲解也是前沿AI趋势分享版块的第1讲,错过直播的朋友可以点击下方图片链接观看完整回放。

9月21日晚7点,「浪潮元脑专场」第2讲邀请到浪潮元脑生态合作伙伴百度参与。这一讲定名为深度学习工业检测公开课,讲师为百度深度学习技术平台部的高级产品经理吕雪莹。吕雪莹是百度飞桨PaddleX全流程开发工具产品负责人,从0打造了飞桨质检、工业巡检、遥感影像解译等的行业解决方案。她将在本次直播中围绕《深度学习实战:端到端实现工业巡检、质检应用落地》这一主题进行深入讲解。

在深度学习算法、算力、以及数据不断成熟的大背景下,产业智能化已经成为了当前的热门话题。在工业落地的过程中,传统的机器视觉有着很大的局限性:1)待识别目标千变万化,造成模板的匹配误报率较高;2)不同产线、产品、微细差别需要重复开发,算法的适应性很差;3)复杂的背景、纹理难以处理,可解决的问题十分有限;4)新目标、新Trick,就需要一个新的补丁,其开发和维护的成本太大。

而深度学习相比于传统的机器视觉方法,其效果明显更好。深度学习算法可以直接使用预训练模型,将效果门限前移,并且针对特定场景,也可以通过迁移学习的方式进行迁移训练,实现经验的重复使用,极大的缩短了开发、维护周期。而且深度学习框架的开源,完全降低了算法的开发门槛,使产业应用更加丰富。

那么深度学习在工业检测领域中到底有怎样的应用落地案例呢?又该如何进行深度学习算法的工业开发与部署呢?在这一讲中,吕雪莹老师将围绕深度学习在工业落地应用中的挑战、深入讲解工业巡检场景中的仪表自动巡检构建方案、深度学习在工业中的应用案例这三个方面进行深入讲解。感兴趣的朋友不要错过呀!

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