Halcon深度学习介绍(二)—分类



Halcon深度学习介绍–分类

**1、说明

前边讲述了几个具体的类别,但是并没有讲具体的操作,这里就具体将一下。其实在halcon中有非常详细的案例,无论是分类,还是目标检测,一般都分成预处理、训练、预测以及验证,预处理是对数据做前置处理,比如缩放、增强等等,实际上在halcon中这一部分就是黑匣子,我们更多的是去用,能理解大概用途就可以;对于训练,则是将已经处理好的数据进行训练,也就是根据ok与ng的样本,来不断的去迭代优化内部计算结果,能够直接根据输入图片,就判断是ok与ng,这个获取两者之间转换关系的过程就是训练,训练最终会得到一个hdl格式的训练结果,也就是权重;对于预测,那就是输入图片,根据我们训练的hdl去推理出结果;验证,则是通过多组图片来衡量我们训练的好坏。

Halcon深度学习介绍(二)---分类
对于我们来说,可能更注重如何去用,工业上还是以实用为主,直接简单整理下,只需要训练及预测即可。只希望看了这个,可以知道怎么去一个新项目中用,理解的事情就交给读者自己了。对于预处理跟预测直接放一起了,然后预测,而验证,有兴趣可以自己去了解。

**2、样本准备

首先创建一个大的文件夹,比如images,然后再里边创建ok文件夹与ng文件夹,分别将好的样本图与缺陷样本图片放入对应文件夹即可。需要主要的是,图片大小最好一致,容易训练练&#x

Original: https://blog.csdn.net/qq_28235867/article/details/125589551
Author: 视觉皮毛谈
Title: Halcon深度学习介绍(二)—分类

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