工业中深度学习的瓶颈有哪些？我们国产设备是否有解决的方案？

Question

如题所述

Answer 1

在工业检测中，器件种类很多，器件质量不一（新旧件）；并且不同缺陷的样本数量和比例不一样，某些缺陷比较常见，而其他的一些缺陷很难见到，这样对模型训练不太友好。
为了解决这个问题，国产的aoi公司也在努力创新，比如国内有个识渊科技，她们使用了一些常见的深度学习方法：比如数据增广；同时识渊科技也创新的使用了小样本学习（仅需要少量的ng样本）和anormally算法（在特定的场景下甚至无需ng样本），这样可以解决样本不均衡和样本太少的问题。