這是整個過程的關(guān)鍵步驟。所有的模型、訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及相關(guān)的結(jié)果都被安全地傳輸?shù)奖镜赜嬎銠C(jī)上。這可能使用些工具，AWS DataSync或Azure Data Factory。

在本地計算機(jī)上安裝和配置必要的軟件以支持機(jī)器視覺用，如TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。

由于本地硬件資源可能與云端不同，可能對模型進(jìn)行性能優(yōu)化以適新的計算環(huán)境。

對于依賴大量數(shù)據(jù)的存儲行業(yè)來說，將機(jī)器視覺系統(tǒng)遷移到本地減少帶寬需求和延遲，提高數(shù)據(jù)處理速度和效率。然而，考慮本地存儲容量和備份策略。

航空公司可能會利用機(jī)器視覺技術(shù)來處理無人機(jī)拍攝的高分辨率圖像，以檢測飛機(jī)維護(hù)問題或者飛行路線的障礙物。在這種情況下，本地部署有助于減少網(wǎng)絡(luò)延遲，確保實時分析和決策。

物流行業(yè)的用場景可能包括倉庫自動化、貨物識別等。將機(jī)器視覺從云端遷移到本地在定程度上增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性，因為即使在網(wǎng)絡(luò)連接不穩(wěn)定或中斷的情況下，系統(tǒng)能繼續(xù)運(yùn)行。