Vertaling van "deep learning-based image analysis software" in Duits
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Deep-Learning-basierte Software
Unlike machine vision systems, which operate via step-by-step filtering and rule-based algorithms, deep learning-based image analysis software learns by example-as a human would-from a set of annotated training data and images which represent a part's known features, anomalies, and classes.
Anders als industrielle Bildverarbeitungssysteme, die über einen Schritt-für-Schritt-Filter und regel-basierte Algorithmen arbeiten, lernt die Deep-Learning-basierte Bildanalysesoftware an Beispielen - wie ein Mensch - von einer Auswahl an Trainingsdaten und -bildern, welche die bekannten Merkmale, Anomalien und Klassen eines Teils darstellen.
VisionPro ViDi is the first deep learning-based image analysis software designed specifically for factory automation.
Cognex ViDi is the first deep learning-based image analysis software for clinical and research microscopy applications that previously required human inspection.
Cognex ViDi ist die erste Deep-Learning-basierte Software, die für eben solche komplizierten Anwendungen der Fabrikautomation entwickelt wurde.
Cognex ViDi Suite is the first deep learning-based image analysis software designed specifically for the automotive industry.
Hersteller, die nach größerer Prüfgenauigkeit pro Charge suchen, vertrauen auf Cognex ViDi, der ersten für die automatische Fertigung optimierten und auf Deep-Learning basierten Software.
VisionPro ViDi is the first deep learning-based image analysis software designed specifically for factory automation.
Cognex ViDi ist die erste Deep-Learning-basierte Software, die für eben solche komplizierten Anwendungen der Fabrikautomation entwickelt wurde.
Blood Sample Quality Management Microscopy Cognex ViDi is the first deep learning-based image analysis software for clinical and research microscopy applications that previously required human inspection.
Cognex ViDi ist die erste Deep-Learning-basierte Bildanalyse-Software, die speziell für eine Vielzahl von Life Science Anwendungen konzipiert wurde, einschließlich Merkmallokalisierung und -identifikation, Fehlererkennung und -segmentierung, Objekt- und Szenenklassifizierung sowie optische Zeichenerkennung (OCR).
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