get_dict_tuple (DLDataset, 'class_ids', ClassIDs) get_dict_tuple (DLDataset, 'class_names', ClassNames) set_dict_tuple (DLDataset, 'image_dir', ImageDir) set_dict_tuple (DLDataset, 'segmentation_dir', LabelDir) split_dl_dataset (DLDataset, 85, 15, []) create_dl_preprocess_param ...
由函数read_dl_dataset_segmentation传入训练数据集图像中需要找到的信息并创建了一个字典DLDataset,它作为数据库并存储关于数据的所有必要信息。有关数据及其传输方式的更多信息,请参见下面的“数据”一节和“深度学习/模型”一章。 使用函数split_dl_dataset拆分字典DLDataset表示的数据集。分割结果将保存在DLDataset的...
read_dl_dataset_anomaly (ImageDir, AnomalyDir, [], [], GenParamDataset, DLDataset)* 拆分样本集为训练集(60%)、验证集(20%)、测试集(剩余的20%) split_dl_dataset (DLDataset,60,20, [])* *加载预训练模型、设置参数 read_dl_model ('initial_dl_anomaly_medium.hdl', DLModelHandle)*read_dl...
Halcon的例程中使用了自定义函数split_dl_dataset完成这一步操作。该函数先从DLDataset中获取样本数据,将样本与标注的类对应起来。然后创建了数据字典,基于单个分类进行分割。在每个类别的图像中提取一定比例用于构建三类数据集。 数据集预处理 先从模型中获取预处理参数,例程中使用了自定义函数create_dl_preprocess_param...
通过read_dl_dataset_anomaly 和 split_dl_dataset 读取与分割样本, set_dl_model_param设置模型的一些初始化参数, 2 模型训练 通过set_dict_tuple 和 create_dl_train_param设置训练的超参数(例如正则化噪声、每个epoch大小等);之后 train_dl_model训练模型得到结果,通过write_dl_model进行保存。之后通过compute_...
split_dl_dataset_RS_TECH(DLDataset,TrainingPercent,ValidationPercent,[])*如果输出目录还不存在,请创建它。 file_exists(ExampleDataDir,FileExists)if(notFileExists)make_dir(ExampleDataDir)endif*创建可训练的参数 create_dl_preprocess_param('classification',ImageWidth,ImageHeight,ImageNumChannels,-127,128,No...
4.使用函数read_dl_dataset_from_coco读取的一个COCO数据格式的文件,并由此创建一个字典DLDataset。 5.字典DLDataset充当一个数据库,存储关于您的数据的所有必要信息。要了解更多关于数据及其传输方式的信息,请参阅下面的“数据”一节和深度学习/模型一章。 6.使用函数split_dl_dataset拆分字典DLDataset表示的数据集...
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...
2. 拆分字典DLDataset表示的数据集。这可以使用函数split_dl_dataset来完成。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。
Split the dataset represented by the dictionary DLDataset. This can be done using the procedure split_dl_dataset. The resulting split will be saved over the key split in each sample entry of DLDataset. The network imposes requirements on the images, as e.g., the image width and height...