前言:==========================================================分类器相对于深度学习来讲是一种古老传统的图片处理技术。halcon中常见的有四类分类器:MLP(多层神经网络neural Nets)SVM(支持向量机)K-NN(K-最邻近)GMM(高斯混合类型)分类器的应用领域主要是下面这些:image segmentation 图像分割&nbs
前言:==========================================================分类器相对于深度学习来讲是一种古老传统的图片处理技术。halcon中常见的有四类分类器:MLP(多层神经网络neural Nets)SVM(支持向量机)K-NN(K-最邻近)GMM(高斯混合类型)分类器的应用领域主要是下面这些:image segmentation 图像分割&nbs
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region_features名称region_features —计算区域的形状特征。签名region_features(地区::功能:价值)描述运算符region_features从Regions中为每个输入区域计算指示的特征(Feature)。对于可能的值特点:basicarea '区':物体面积row '行':中心行索引column '列':中心列索引'row1':左上角的
前言:==========================================================分类器相对于深度学习来讲是一种古老传统的图片处理技术。halcon中常见的有四类分类器:MLP(多层神经网络neural Nets)SVM(支持向量机)K-NN(K-最邻近)GMM(高斯混合类型)分类器的应用领域主要是下面这些:image segmentation 图像分割&nbs
set_dl_classifier_param名称set_dl_classifier_param —设置基于深度学习的分类器的参数。签名set_dl_classifier_param(:DLClassifierHandle,GenParamName,GenParamValue:)描述set_dl_classifier_param设置参数和超参数 GenParamName神经网络的DLClassifierHandle 到值GenParamValue。预训练的分类器已
read_dl_classifier名称read_dl_classifier —从文件中读取基于深度学习的分类器。签名read_dl_classifier( : : FileName : DLClassifierHandle)描述算子read_dl_classifier读取由 write_dl_classifier编写的神经网络。结果,返回DLClassifierHandle句柄。HALCON提供了预训练的神经网络。这些神经网络是训练自定义分类器
分类本章说明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方法,其中图像获得一组分配的置信度值。这些置信度值指示图像属于每个区别类别的可能性。因此,如果仅考虑最高预测,则分类意味着将给定类别集中的特定类别分配给图像。下面的模式对此进行了说明。orange:0.03apple:0.85lemon:0.12一个可能的分类示例,其中网络区分三个类别。输入图像获得为三个不同类别中的每个类别分配的置信度值:“苹果” 0.85,“柠檬” 0.03和“橙色” 0.12。最高预测告诉我们
介绍术语“深度学习(DL)”是指一系列机器学习方法。在HALCON中,实现了以下方法:分类:从给定的一组类中将图像分类为一个类。有关更多信息,请参阅“深度学习/分类”一章 。orange:apple:lemon:一个可能的分类示例:将图像分配给一个类。对象检测:检测给定类的对象并将其定位在图像中。有关更多信息,请参阅“深度学习/对象检测”一章 。'apple''apple''lemon'一个可能的对象检测示例:在输入图像中找到三
set_dl_model_param名称set_dl_model_param —设置深度学习模型的参数。签名set_dl_model_param( : : DLModelHandle, GenParamName, GenParamValue : )描述set_dl_model_param将深度学习模型的参数和超参数设置 为值。 GenParamName DLModelHandle GenParamValue