镭晨AOI算法和传统算法对比报告 - 第6页

原理对比这是一只狗，要求：黑色的眼睛灰色的耳朵白色的身体这是一只狗吗？不是传统算法深度学习算法它们都是狗这是一只狗吗？是训练识别

深度学习

1、一键搜索元件，自动定位&选取元件框

2、适当调整阀值或模型即可

优点&缺点

优点：

1、智能化：可用来一键搜索元件

2、泛化性：轻微差异不影响检测，如光照变化、元件花纹

轻微差异等

3、大大降低编程复杂度

4、可通过采集样本不断学习进步，而不依赖于工程师经验

缺点：

1、需要大量的训练样本

原理对比

这是一只狗，要求：

黑色的眼睛

灰色的耳朵

白色的身体

这是一只狗吗？

不是

传统算法

深度学习算法

它们都是狗

这是一只狗吗？

是

训练

识别

卷积神经网络

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Activations of the network at a particular layer

^vety feature map output is the result of applying a Mef totheima^^

神经元到底代表什么？

神经元本质上就代表一个物品的特征，很多的不同的神经兀连接在一起，有输入输出，就形成了神经网络