本例基于Halcon深度学习,运行需要安装Halcon深度学习环境,参考https Halcon训练分类器方法 ):Halcon的分类器有三种MLP、SVM、GMM; SVM:按照个人理解就是找到两类中间隔最近的某几个点,然后根据这几个点确定一个函数使得这几个点到这个函数的垂直距离最长;这就是它的核心思想。 GMM:高斯特征模型MLP:中文意思是多层感...
深度学习Halcon中GPU显存利用率高,但GPU、CPU利用率较低,导致模型训练速度很慢,通过设置硬件参数的解决方法,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
FCN是深度学习应用在图像分割的开篇之作,奠定了语义分割的原理基础。 Fully Convolution :全链接层转换为卷积层。VGG得到的特征图通过上采样恢复尺寸 Transpose Convolution: 上采样的方式,类似于卷积的逆过程,但不是真正的逆,只是形式尺寸上恢复了尺寸,转置卷积的参数通过学习获得。 Skip Architecture: 用于融合相同尺度...
这个问题一方面是由于硬件没有设置到最佳工作状态,另一方面是代码中参数没有设置好。最近在跑Halcon DL遇到这个问题,而Halcon不像开源的几个框架那样自由,代码封装的比较严实。所以遇到这种问题,只能在参数最优的情况下,通过设置硬件参数来提升性能。 当然,在跑DL之前,无论什么框架,都需要把硬件性能提升到最高效,这样...