现在可以使用函数preprocess_dl_dataset对数据集进行预处理了。要使用这个函数,请指定预处理参数,如图像的大小。可以使用函数create_dl_preprocess_param将所有参数及其值存储在DLPreprocessParam字典中。我们建议保存这个字典DLPreprocessParam,以便稍后在推理阶段访问预处理参数值。 训练模型 这一部分是关于如何训练分类器的。
可以使用create_dl_preprocess_param函数将所有参数及其值存储在一个DLPreprocessParam字典中。我们建议保存这个字典DLPreprocessParam,以便在以后的推理阶段中访问预处理参数值。在数据集的预处理过程中,也会通过preprocess_dl_dataset为训练数据集生成图像weight_image。它们为每个类分配其像素在训练期间获得的权重(“类权重...
create_dl_preprocess_param ('anomaly_detection', ImageWidth, ImageHeight,3, [], [],'constant_values','full_domain', [], [], [], [], DLPreprocessParam) preprocess_dl_dataset (DLDataset, OutputDir, DLPreprocessParam, PreprocessSettings, DLDatasetFileName)* *获取样本集DLDataset中的样本 ge...
例程中使用了自定义的preprocess_dl_dataset算子,用于对数据字典中的DLDataset、DLPreprocessParam样本进行预处理。 获取DLDataset中的'samples',存为DLDatasetSamples。这里面DLDatasetSamples一共有400个样本。将每个样本保存为一个数据字典,并对样本进行预处理。处理的步骤包括给每一个DLSamples样本创建数据字典,获取样本...
3. 网络对图像有几个要求。可以使用函数get_dl_model_param检索这些需求(例如图像大小 和灰度值范围)。为此，您需要首先通过函数read_dl_model读取模型。4. 现在可以对数据集进行预处理了。为此，您可以使用该函数preprocess_dl_dataset。对于 自定义预处理，本函数提供了实现的指导。要使用这个函数，请指定预处理...
preprocess_dl_dataset(DLDataSet, OutputDir, DLPreprocessParam, PreprocessSettings, DLDatasetFileName)*** *训练模型*** *每次迭代的训练样本数,值过大可能会报内存不足 set_dl_model_param(DLModelHandle,'batch_size',64)*学习率,会影响识别准确率 set_dl_model_param(DLModel...
代码拆解：Model := 'pretrained_dl_classifier_compact.hdl'*Model := 'pretrained_dl_classifier_...
整个数据集的标准预处理,同时图像也在preprocess_dl_dataset和preprocess_dl_samples中分别为单个样本实现。本过程还提供了如何实现定制的预处理过程的指导。 边界框 根据对象检测模型的实例类型,包围框被参数化的方式不同: 1.“rectangle1”实例类型:边界框定义在左上角('bbox_row1', 'bbox_col1')和右下角('...
每个功能对应唯一的模型类型。`DLDataset`作为数据库，存储有关数据集的一般信息以及各个样本的字典集合。`DLSample`用于模型输入，为batch创建并作为DLSampleBatch的元素。每个图像样本通过`gen_dl_samples`创建，如果使用标准预处理`preprocess_dl_samples`，则会自动创建。`DLResult`是推理结果，对于异常...
此过程根据字典DLPreprocessParam中的参数对字典DLDataset中的样本进行预处理。修改后的字典DLDataset和预处理样本的字典DLSample被写入指定DataDirectory中的文件中,由此DLDataset的名称和路径在字符串DLDatasetFileName中返回。此过程执行的步骤:-使用gen_dl_samples为每个样本生成DLSample词典。-使用preprocess_dl_samples...