HALCON 21.11：深度学习笔记(1)

HALCON 21.11.0.0中，实现了以下深度学习方法：

1. Anomaly Detection（异常检测）

给每个像素分配显示未知特征的可能性。更多信息请参见深度学习/异常检测一章。

异常检测的某个例子：给输入图像的每个像素分配一个分数，表示它显示未知特征(即异常)的可能性有多大

2. Classification（分类）

将图像分类为给定类集合中的一个类。更多信息请参见深度学习/分类一章。

分类的某个例子：将图像分配给一个类

3. Object Detection（对象检测）, Instance Segmentation（实例分割）

检测给定类的对象，并在图像中定位它们。实例分割是对象检测的一种特殊情况，在这种情况下，模型还预测不同的对象实例，并输出实例在图像中的区域。更多信息请参见深度学习/对象检测, 实例分割一章。

对象检测的某个例子：在输入图像中找到三个实例并分配给一个类

实例分割的某个例子: 每个实例都标记了它自己的区域

4. Semantic Segmentation（语义分割）, Edge Extraction（边缘提取）

为图像的每个像素分配一个类，但不区分一个类的不同实例。语义分割的一种特殊情况，输入图像的每个像素被分配为“边缘”和“背景”这两类之一。更多信息请参见深度学习/语义分割, 边缘提取章节。

语义分割的某个例子：输入图像的每个像素被分配给一个类

边缘提取的某个例子: 属于特定边缘的像素被分配给类“边缘”

上面列出的所有深度学习方法都使用一个网络来完成分配任务。

在HALCON中，它们是在通用DL模型中实现的，具体参见深度学习/模型章节。

模型的训练只考虑输入和输出，这也称为端到端学习。

通常，训练算法使用图像和可见信息不断调整模型，以区分不同的类别，并最终找到相应的目标。

对于您来说，它不需要手动特征提取。当然，你必须选择和收集适当的数据。

系统需求

对于深度学习，还有其他先决条件。请参阅HALCON“安装指南”中列出的要求，章节1.4.4“深度学习和基于深度学习的方法的要求”。

为了加快训练过程，我们建议在HALCON中使用一个足够快的硬盘驱动器。因此，固态硬盘(SSD)比传统的硬盘驱动器(HDD)更可取。

包括深度学习的HALCON磁盘空间要求：

运行时间：3.2 GB(使用CUDA 10.2.89)。
运行时间：5.4 GB(使用CUDA 11.1.0)。
完整安装：20 GB。

一个实现是否适用于特定的设备取决于方法和任务。

深度学习模块的方法概述见表1，其他模块基于深度学习的方法见表2。

表1：深度学习的模型依赖

[1]: 除了macOS系统

[2]: 除了aarch64和armv7a

表2：基于深度学习方法的方法依赖[1]: 除了macOS系统

深度学习和基于深度学习方法的应用程序，如深度OCR，可能会有进一步的需求，这取决于它们运行的设备(CPU或GPU)。

GPU应用程序：在GPU上运行深度学习和基于深度学习的应用程序时，需要额外的先决条件。表3列出了成功测试HALCON所需的其他先决条件。在有多个条目的情况下，必须使用相应的条目。

HALCON检查安装了哪个CUDA版本，并自动查找相应的子目录及其库。在Windows或Linux x64下，这些库分别在单独的安装程序或归档文件中提供。

在Linux aarch64下，这些库必须手动安装。

CPU应用程序：在运行深度学习以及基于深度学习的应用时，CPU支持表4所列的平台。

表3：GPU[1]上深度学习应用的需求：安装NVIDIA JetPack 4.6

表4：CPU[1]上深度学习应用的需求：异常检测除外

HALCON 21.11：深度学习笔记(1)相关推荐

HALCON 21.11：学习笔记---OPC_UA(I/O)
HALCON 21.11:学习笔记---OPC_UA(I/O) 本章主要提供有关OPC_UA的信息. 系统要求 Intel compatible PC with Windows 7 (32-bit o ...
HALCON 20.11：学习笔记---一维测量(Measuring)
HALCON 20.11:学习笔记---一维测量(Measuring) 本章主要提供有关一维测量的信息. 一维测量的概念通过一维测量可以沿着预定义的线或弧定位从亮到暗或从暗到亮的过渡边缘.这使您可以 ...
halcon 21.05深度学习下载和安装
halcon21版本下载连接地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/142qWteiIgHm6QuZVOkX_pw?pwd=2tw5 提取码:2tw5 下载后目录如下: 下载完毕 ...
HALCON 21.11：深度学习笔记---语义分割/边缘提取(12)
HALCON 21.11:深度学习笔记---语义分割/边缘提取(12) HALCON 21.11.0.0中,实现了深度学习方法. 本章介绍了如何使用基于深度学习的语义分割,包括训练和推理阶段. 通过语 ...
HALCON 21.11：深度学习笔记---对象检测, 实例分割(11)
HALCON 21.11:深度学习笔记---对象检测, 实例分割(11) HALCON 21.11.0.0中,实现了深度学习方法. 本章介绍了如何使用基于深度学习的对象检测. 通过对象检测,我们希望在 ...
HALCON 21.11：深度学习笔记---分类(10)
HALCON 21.11:深度学习笔记---分类(10) HALCON 21.11.0.0中,实现了深度学习方法. 本章介绍了如何在训练和推理阶段使用基于深度学习的分类. 基于深度学习的分类是一种对一 ...
HALCON 21.11：深度学习笔记---异常检测(9)
HALCON 21.11:深度学习笔记---异常检测(9) HALCON 21.11.0.0中,实现了深度学习方法. 本章介绍了如何使用基于深度学习的异常检测. 通过异常检测,我们想要检测图像是否包含 ...
HALCON 21.11：深度学习笔记---模型(8)
HALCON 21.11:深度学习笔记---模型(8) HALCON 21.11.0.0中,实现了深度学习方法. 本章阐述了HALCON中深度学习(DL)模型的一般概念和数据处理. 从概念上讲,HAL ...
HALCON 21.11：深度学习笔记---术语表(7)
HALCON 21.11:深度学习笔记---术语表(7) HALCON 21.11.0.0中,实现了深度学习方法.下面,我们将描述深度学习环境中使用的最重要的术语: anchor (锚) Anchor ...
HALCON 21.11：深度学习笔记---有监督训练(6)
HALCON 21.11:深度学习笔记---有监督训练(6) HALCON 21.11.0.0中,实现了深度学习方法.不同的DL方法有不同的结果.相应地,它们也使用不同的衡量标准来确定网络的" ...

HALCON 21.11：深度学习笔记(1)

HALCON 21.11：深度学习笔记(1)

HALCON 21.11：深度学习笔记(1)相关推荐

最新文章

热门文章