Tutorial: Machine Learning with iam

Dieses Smart-Vision-Tutorial führt Sie durch den Workflow bei der Anwendung von Machine Learning auf das Smart-Vision-System iam. Mit der Hardware-Beschleunigungsfunktion kann iam anspruchsvolle Bildverarbeitungsfunktionen in Echtzeit durchzuführen. Überzeugen Sie sich selbst von dem unkomplizierten Arbeitsablauf bei der Erstellung einzigartiger intelligenter Anwendungen. Das Video ist passwortgeschützt. Bitte schicken Sie uns eine Anfrage an industrial@net-gmbh.com.

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Das Video vervollständigt unsere dreiteilige Serie an Smart-Vision-Tutorials. Teil 1 erklärt den Einstieg mit dem integrierten Smart Vision System, und Teil 2 zeigt, wie Sie Ihre eigene Bildverarbeitungsanwendung auf iam ausführen können.

Inhalt

00:00 Einführung in Anwendungen des Maschinellen Lernens in der Bildverarbeitung
03:05 Grundlegende Anwendungen des maschinellen Lernens: Klassifizierung, Segmentierung, Objekterkennung
05:40 Implementierung von maschinellem Lernen in iam
08:24 Ablauf der Netzwerkentwicklung
10:16 Erforderliche Softwareumgebung
11:59 Anwendungsbeispiel: Klassifizierung von Obst und Gemüse
13:38 Netzwerktraining
22:41 Netzwerk-Optimierung und Transformation
32:30 Ausführen der Anwendung auf iam

Über iam

iam setzt neue Zeichen für vision-gestützte autarke Entscheidungs- und Steuerungsprozesse. Aufgrund der Systemarchitektur mit CPU und FPGA auf einem Chip wird eine höhere und effizientere Systemleistung erzielt. So nutzt iam die Möglichkeiten der Hardwarebeschleunigung auf dem System-on-Chip Design. Mit den zusätzlichen FPGA Ressourcen können leistungsstarke neuronale Netze und konventionelle Algorithmen effizienter für die Bildverarbeitung genutzt werden.