HALCON 20.11:深度学习笔记(2)
HALCON 20.11:深度学习笔记(2)
HALCON 20.11.0.0中,实现了深度学习方法。
由于上面提到的DL方法在它们的作用和它们如何需要数据方面各不相同,所以您需要知道哪种方法最适合您的特定任务。
一旦清楚了这一点,您就需要收集适当数量的数据,也就是图像和方法所需的信息。
然后,所有这些DL方法都有一个通用工作流:
1. 准备网络和数据(Prepare the Network and the Data)
网络需要为您的任务和适合于特定网络的数据做好准备。
- 建立关系网:读取一个预先训练好的网络或者创建一个新的网络。
- 网络需要知道它要解决哪个问题,也就是说,要区分哪些类以及这些样本是什么样子的。这是由你的数据集表示的,比如你的图像与相应的地面真实信息(ground truth information)。
- 网络会对图像提出一些要求(如图像的维数、灰度值范围等)。因此,图像必须进行预处理,这样网络才能处理它们。
- 我们建议将数据集分成三个不同的数据集,用于培训(training)、验证(validation)和测试(testing)。
2. 训练网络/评估训练进度(Train the Network and Evaluate the Training Progress)
一旦建立了网络并准备好了数据,就可以对网络进行特定任务的训练了。
- 设置适合您任务和系统的超参数。
- 可选地指定数据扩展。
- 开始训练并评估你的网络。
3. 应用和评估最终的网络(Apply and Evaluate the Final Network)
您的网络已为您的任务进行了训练,并已准备好应用。但是,在将其部署到现实世界中之前,您应该根据您的测试数据集评估网络的性能。
4. 推理阶段(Inference Phase)
当你的网络经过训练并且你对它的性能感到满意时,你就可以用它来推断新的图像。当然,需要根据网络的要求对图像进行预处理(与训练的方式相同)。
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