本文介绍了如何在边缘设备上构建视觉质量检测的MLOps管道。结合Amazon SageMaker和AWS IoT Greengrass，企业能够实现自动化的缺陷检测，确保系统的准确性和可靠性。重点在于数据准备、模型开发、持续集成和监控，强调自动化和持续改进以应对产品复杂性和提升生产效率。
本研究提出了一种基于可解释人工智能（XAI）的语义分割模型框架，旨在提升视觉质量检测系统。通过模型训练和专家指导，评估结果显示该模型在复杂目标分割上优于传统模型。文章还探讨了XAI在医学图像分析中的应用，提出了分类标准和未来研究方向。
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