HALCON 20.11：深度学习笔记(6) / 开普饭

对于构建好的机器学习模型,需要对模型的效果进行评估,对于机器学习中的3大类问题,分类,回归,聚类而言,各自有不同的评估指标,本文主要介绍分类模型常用的评估指标. 以二分类问题为例,考虑真实分类和模型预 ...

HALCON 20.11.0.0中,实现了深度学习方法. 本章解释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幅图像分配一组置信值的方法.这些置信度值表明图像属于每个可 ...

HALCON 20.11.0.0中,实现了深度学习方法. 本章解释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. 通过语义分割,我们使用深度学习(DL)网络将输入图像的每个像素分配到一个类. ...

HALCON 20.11.0.0中,实现了深度学习方法. 本章讲解了如何使用基于深度学习的对象检测. 通过对象检测,我们希望在图像中找到不同的实例,并将它们分配给一个类.实例可以部分重叠,但仍然可以区 ...

HALCON 20.11.0.0中,实现了深度学习方法. 本章解释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异常.异常指的是偏离常规的.未知的东西. 异常检测的例子:输 ...

HALCON 20.11.0.0中,实现了深度学习方法. 本章解释HALCON中深度学习(DL)模型的一般概念和数据处理. 从概念上讲,HALCON中的深度学习模型是深度神经网络的内部表示. 每个深度 ...

HALCON 20.11.0.0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) Anchors are fixed bounding boxes. T ...

HALCON 20.11.0.0中,实现了深度学习方法.关于超参数的有关设置内容如下: 不同的DL方法被设计用于不同的任务,它们的构建方式也会有所不同.它们都有一个共同点,即在模型的训练过程中都面临着 ...

HALCON 20.11.0.0中,实现了深度学习方法.关于网络和训练过程如下: 在深度学习中,任务是通过网络发送输入图像来执行的.整个网络的输出由许多预测组成.例如,对于一个分类任务,预测得到的每个 ...

HALCON 20.11:深度学习笔记(3)---Data(数据) HALCON 20.11.0.0中,实现了深度学习方法.其中,关于术语"数据"的介绍如下: 术语"数据 ...

HALCON 20.11：深度学习笔记(6)