set_dl_model_param (DLModelHandle,'image_height', ImageHeight) set_dl_model_param (DLModelHandle,'complexity', Complexity)*set_dl_model_param (DLModelHandle,'runtime','cpu') set_dl_model_param (DLModelHandle,'runtime','gpu') set_dl_model_param (DLModelHandle,'runtime_init','immediat...
运行到这一句evaluate_dl_model (DLDataset, DLModelHandle, 'split', 'test', GenParamEval, ...
* 开始训练模型 train_dl_model(Model, Image, Labels) 1. 2. 7. 评估模型 训练完成后,我们需要对模型进行评估,以确定其性能如何。这一步也很重要,因为只有经过充分的评估,才能确保模型的可靠性。 * 评估训练好的模型 Accuracy := evaluate_dl_model(Model, TestImages, TestLabels) 1. 2. 8. 完成 最后...
在使用train_dl_model过程的情况下,总损失和可选的评价措施是可视化的。 评估训练模型 这一部分说明如何评价语义分割模型。在HDevelop示例segment_pill_defects_deep_learning_3_evaluate.hdev中也显示了单个步骤。 使用函数set_dl_model_param设置可能影响计算的模型参数,例如'batch_size'。 利用函数evaluate_dl_model...
evaluate_dl_model train_dl_modelThe following new deep learning procedures are now available: normalize_dl_gc_anomaly_features to prepare the model for training on a given dataset normalize_dl_gc_anomaly_scores to normalize the anomaly scores of the local and the global network to a suitable...
这个过程预计：模型处理DLModelHandle；字典DLDataset包含数据信息；包含训练参数的字典TrainParam。评估训练模型 本节说明如何评估异常检测模型。1. 设置可能影响评价的模型参数。2. 使用该函数evaluate_dl_model可方便地进行评价。该函数需要一个包含求值参数的字典 GenParamEval。3. 字典评估结果包含期望的评估措施。
The procedure evaluate_dl_model has been extended to evaluate the out-of-distribution detection feature using multiple evaluation metrics. Graphics The new LUTs 'batlow' and 'invers_batlow' have been added. These LUTs are perceptually uniform and color-vision-deficiency friendly. Matching train_ge...
在HDevelop示例detect_pills_deep_learning_3_evaluate.hdev中也显示了单个步骤。 1.设置可能影响评价的模型参数。 2.使用函数evaluate_dl_model可方便地进行评价。这个过程需要一个包含求值参数的字典GenParamEval。将参数detailed_evaluation设置为“true”,以获得可视化所需的数据。 3.您可以使用函数dev_display_...
Data_Evaluate_classify(4,true)*推理初始化 Data_Infer_Init_classify(true,1,DLModelHandle,DLPreprocessParam)dev_get_window(WindowHandle)set_display_font(WindowHandle,32,'mono','true','false')***list_files('test_images',['files','follow_links'],ImageFiles)tuple_regexp_select(ImageFiles,['\...
evaluate_class_mlp 功能:通过一个多层感知器计算一个特征向量的评估。 get_params_class_mlp 功能:返回一个多层感知器的参数。 get_prep_info_class_mlp 功能:计算一个多层感知器的预处理特征向量的信息内容。 get_sample_class_mlp 功能:从一个多层感知器的训练数据返回一个训练样本。 get_sample_num_class_ml...