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HALCON21.11新特性典型问答回顾!

发布者:大恒图像 发布时间:2021-12-03 分享:

  昨天(12月2日)下午15:00-16:00,在大恒图像直播间,成功举办“HALCON 21.11版本以及Deep Learning Tool 0.6.2新特性”在线研讨会,感谢大家的拨冗参加!正是由于您与大恒图像的密切互动,使得研讨会现场气氛热烈,圆满结束。

  由于时间有限,我们的讲师并没有现场将所有问题进行答疑,我们也将比较有代表性的问题进行整理,以便您能通过这些典型问题更深入了解HALCON21.11。如果您希望获取到关于HALCON21.11新特性研讨会的PPT或者有关于产品的任何问题,请致电大恒图像客户服务热线:400 999 7595,我们的销售顾问将在第一时间将PPT发送至您的邮箱。同时,也有不少客户反馈到因为时间原因没有观看到全部的视频,我们也毫无保留的将研讨会视频回放打开,请点击以下链接在PC端观看:http://live.daheng-imaging.com/watch/2698110,或扫描以下二维码在手机端观看:

  典型问答回顾:

  1.    Halcon21.11相比20.11版本,深度学习有区别吗?

  答:Halcon progress版本一年发布2次,相比20.11,今年更新了21.05和21.11两个版本,深度学习方面主要的更新有:

  1) DeepOCR识别能力得到大幅提升;

  2) gpu和cpu的推理性能得到显著加速;

  3) 增加了实例分割功能;

  4) 支持用户搭建自定义深度学习网络;

  

       2.    实例分割有应用例程吗?实例分割的项目针对实例如何标注?

  答:首先,实例分割的使用流程和目标检测一样,例程您可参考:

  1) Halcon21.11自带例程dl_instance_segmentation_workflow.hdev

  2) 大恒提供的简明例程

  3) 如果您之前有目标检测的程序,添加一句即可使用实例分割:DLModelDetectionParam.instance_segmentation := 'true'标注的话,使用Deep Learning Tool 0.6.2以上版本进行标注,标注方式和语义分割类似,需标出缺陷轮廓,不用标矩形框。

  

       3.    标注图片和训练图片是需要尺寸一模一样么?

  答:不需要。训练图片可对标注图片进行缩放使用。

 

       4.    一般训练一类样本数据集多少张比较合适?

  答:不同的应用需要的样本数量不同。通常来说,若能保证每类样本有50个以上,即可得到比较好的效果。

  

       5.    实际应用中图片往往很大,请问下你们都是怎么处理这个问题的?

  答:图像分辨率较高,缺陷尺寸较小,是工业检测的一个特点。对于训练使用的图像分辨率,我们建议以能看清缺陷为宜,图像分辨率太高或太低都不好。如果分辨率仍然比较大,或者使用更大显存的显卡,或者对图像进行裁切进行训练。

 

     6.    多线程调用同一个深度学习模型句柄需要手动加锁吗?

  答:需要。也可每个线程加载单独的模型,来避免此情况。

 

     7.    缺陷检测实际应用时,比如脏污毛絮这些有时候像素只有6-7个,检测效果不是很好,请问你们大概怎么做的?

  答:6-7个像素的缺陷非常小,建议使用合适分辨率的相机把缺陷拍清楚。良好的成像质量,是检测的前提。

 

     8.    标注工具如何使用有文档吗?

  答:标注工具自带帮助文档;如果您在使用中还有问题,欢迎咨询大恒技术服务热线400-999-7595咨询。


  9.    如果系统不支持avx512, 优化后的算子会不会出错?还是会自动使用原先的指令集?

  答:不会报错,会使用当前系统支持的优化方式。


  10.  Deep Learning Tool和HALCON21.11哪里可以下载?

  答:可以在大恒图像官网www.daheng-imaging.com“下载中心”栏目下进行下载。


  如果您想要购买或试用HALCON21.11,欢迎拨打大恒图像客户服务热线:400 999 7595,我们将一如既往地为您提供先进的技术,可靠的产品及贴心的服务!

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