发布者:大恒图像 发布时间:2024-12-20 分享:
昨日,大恒图像在线上成功举办了HALCON 24.11 线上研讨会。在此,我们衷心感谢每一位客户的热情支持!您的积极参与,不仅让直播交流环节充满活力,更激发了无数灵感的碰撞。
为了方便您更深入地回顾和学习研讨会的精彩内容,我们已将本次研讨会的PPT上传至官方网站。您可以访问我们的官方网站—服务支持—培训学习—商务培训,下载并查看此次研讨会的PPT文件。
同时,为了回馈大家的热情与期待,我们精心整理了直播过程中大家提出的具有代表性的问题。
问题回顾
1、深度学习分布外检测是如何实现这一功能的?
在应用推理时会提取推理图像特征,与拟合分布外检测模型中的特征做对比,以此得到一个置信度值,大于设置的分布外阈值时发出分布外警告。
2、形状匹配扩展参数评估需要的样本数量?
只需要少量的样本(5-10),可以覆盖大部分可能出现的情况即可。
3、HALCON 的深度学习是否支持开源模型?
HALCON 可以读取 ONNX 模型,但有一些需要注意的点:
目前 HALCON 24.11 支持 ONNX 规范的 1.8.1 版本,只支持 ONNX 运算符版本 13 之前的运算符。
4、深度学习训练一类样本数据集大概多少张比较合适?
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?
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,可以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?
需要。也可每个线程加载单独的模型,来避免此情况。
7、HALCON 是否支持集成到其他开发语言?
目前 HALCON 支持 C/C++、C#、Python。
8、HALCON 24.11 哪里可以下载?
可以在大恒图像官方网站—下载中心—MVTec及深度学习专区(https://www.daheng-imaging.com/downloads/deep-learning/),或MVTec官网进行下载。
9、HALCON 可以试用吗?
可以,试用许可可以咨询大恒图像技术服务热线 400-999-7595。
10、HALCON 深度学习对硬件有什么要求?
HALCON 目前只支持 NVIDIA 系列的显卡,64位处理器。
我们深知,每一个问题背后都承载着您对技术进步的渴望与追求。如果您想要购买或试用HALCON 24.11,欢迎拨打大恒图像客户服务热线:400 999 7595,我们将持续为您提供高质量的产品和技术支持,助力您在图像处理与机器视觉领域取得更大的成就。
再次感谢您的参与和支持!未来,我们期待与您继续携手,共同探索机器视觉的无限可能!
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