如何从云服务器切换到本地桌面

这是整个过程的关键步骤。所有的模型、训练数据以及相关的结果都被安全地传输到本地计算机上。这可能使用些工具，AWS DataSync或Azure Data Factory。

在本地计算机上安装和配置必要的软件以支持机器视觉用，如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。

由于本地硬件资源可能与云端不同，可能对模型进行性能优化以适新的计算环境。

对于依赖大量数据的存储行业来说，将机器视觉系统迁移到本地减少带宽需求和延迟，提高数据处理速度和效率。然而，考虑本地存储容量和备份策略。

航空公司可能会利用机器视觉技术来处理无人机拍摄的高分辨率图像，以检测飞机维护问题或者飞行路线的障碍物。在这种情况下，本地部署有助于减少网络延迟，确保实时分析和决策。

物流行业的用场景可能包括仓库自动化、货物识别等。将机器视觉从云端迁移到本地在定程度上增强系统的鲁棒性，因为即使在网络连接不稳定或中断的情况下，系统能继续运行。