HALCON 20.11：深度学习笔记(10) / 四六文摘

一.定义 1.1项目概况减少交通事故的一种有效方法是防止分散注意力驾驶,这是在驾驶时进行其他活动(例如发信息,通话等)的行为.这种性质的活动会分散驾驶员对道路的注意力.这些干扰反过来会危机司机,乘客 ...

摘要: 探讨卷积神经网络(Convonlutional Neural Network,CNN)在肝包虫病CT图像诊断中的应用.选取两种类型的肝包虫病CT图像进行归一化.改进的中值滤波去噪和数据增强等预 ...

摘要: 针对现有空中目标机动模式识别算法鲁棒性和抗噪性差的问题,提出了利用卷积神经网络直接对航迹数据进行非人工特征提取,从而实现机动模式识别的算法.针对目标机动段难以分割的现实情况,提出了滑动时间 ...

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.不同的DL方法有不同的结果.相应地,它们也使用不同的测量方法来确定网络的"好坏".在训练一个网络时,不同的模型会有不同的行为 ...

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 ...

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