Welche Vorteile hat Deep Learning gegenüber regelbasierter Bildverarbeitung?

Dieser Frage sind wir auf der automatica am Stand von MVTec Software GmbH nachgegangen. Andreas Zeiler: Deep Learning bietet vor allem in dynamischen Umgebungen mehr Flexibilität und ist oft einfacher zu parametrisieren als klassische Methoden. Regelbasierte Ansätze bleiben aber unschlagbar bei schnellen, wiederkehrenden Aufgaben mit konstanten Bedingungen. Die Kombination beider Methoden – ein Hybridansatz, den MVTec anbietet – liefert die besten Ergebnisse. Ein Beispiel: Deep 3D Matching verbindet Deep Learning mit regelbasierten Verfahren für maximale Präzision.

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