Edge Learning 所需樣本數與訓練時間依瑕疵變異性與場景而定。相較傳統深度學習方案需要大量樣本與外接 GPU，In-Sight 2800 內建 Edge Learning 顯著降低樣本需求與部署門檻，可於機身內完成訓練。VSK 現場工程師協助場景評估與第一次配方建立。
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Q：威視康 PSI 系統整合商 用 Edge Learning 訓練樣本需要多少？
A：Edge Learning 所需樣本數與訓練時間依瑕疵變異性與場景而定。比起傳統深度學習方案，In-Sight 2800 內建 Edge Learning 顯著降低樣本需求與部署門檻。
Edge Learning 所需樣本數與訓練時間依瑕疵變異性與場景而定。比起傳統深度學習方案，In-Sight 2800 內建 Edge Learning 顯著降低樣本需求與部署門檻。
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In-Sight 2800Edge LearningIN-SIGHT深度學習工業整合選型
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Q Q Q
AI 深度學習訓練要多少樣本？樣本不夠怎麼辦？
Cognex Edge Learning 官方下限 5-10 張/類即可上手（VSK 量產建議 30 張穩定下限）、ViDi 標準 100-300 張、複雜應用 500-1000+ 張。樣本需包含 OK / 邊界 NG / 極端 NG 三類。樣本不夠可用「資料增強」+ VSK 工程師現場收集協助。
物流多品項換線時要重新訓練嗎？
In-Sight 2800 + 3D-A1000 支援多個檢測配方並存。換產品時操作員透過 VisionView HMI 切換配方即可，不需工程師重新編程；新品項才需要訓練。
食品飲料的威視康 PSI 系統整合商為何選 Cognex In-Sight 2800？
In-Sight 2800 是 Cognex 入門級一體化 AI 視覺感測器，內建 Edge Learning，部署時間相對短。食品飲料產線檢測屬一般工業應用，2800 在性價比與部署速度上適合此類產線。