2020-05-29 23:04:54
halcon的深度学习只做3件事,即“分类”,“对象检测”,“分割”。下面是“对象检测”的例子。这个例子是检测香烟的品牌。下图是训练完成后实际检测的效果。训练时注意下面几个问题:(一)图像宽高要求:1.图像宽高需是64的整数倍;2.最好在图像标注之前,就对图像缩放或裁剪至合适宽高;3.如果已在不符合要求的图像上完成标注,那么需要把图像扩充至合适宽高;避免单纯对图像进行缩放或裁剪,导致图像与标注坐标...
2020-05-29 22:15:35
深度学习是一个对算力要求很高的领域,GPU的选择将从根本上决定你的深度学习体验。如果没有GPU,可能你完成整个实验需要几个月,甚至当你只想看看参数调整、模型修改后的效果时,那可能也得耗费1天或更久的时间。凭借性能良好、稳定的GPU,人们可以快速迭代深层神经网络的架构设计和参数,把原本完成实验所需的几个月压缩到几天,或是把几天压缩到几小时,把几小时压缩到几分钟。因此,在选购GPU时做出正确选择至关重...
2020-05-29 10:01:17
对于监督学习算法而言,数据决定了任务的上限,而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型,但是却有不同的任务。但是数据标注是个耗时耗力的工作,下面介绍几个图像标注工具:LabelmeLabelme适用于图像分割任务的数据集制作:它来自下面的项目:https://github.com/wkentaro/labelme该软件实现了最基本的分割数据标注工作,在save后将保持Ob...