借助 MVTec HALCON，您可以获得一个完全集成的工具箱，涵盖整个深度学习过程。从图像采集、数据准备和训练，到评估和推理，所有步骤都可以直接在 HALCON 中进行。得益于 HALCON 的用户友好开发环境 HDevelop，您可以避免繁琐的外部工具集成。
此外，MVTec 深度学习工具提供了一个便捷的解决方案，用于标注深度学习应用（如目标检测、分类和语义分割）的训练数据。生成的数据集可以无缝集成到 HALCON 中，并在其中进一步处理。
四个步骤
将数据从深度学习工具导出到 HDevelop 后，HALCON 会分析图像，并自动学习哪些特征对识别各类目标至关重要。与传统方法不同，用户无需手动提取特征。
您可以基于 HALCON 中预训练的 CNN（卷积神经网络）训练自己的分类器。这些网络已针对工业应用场景进行优化，并在数十万张示例图像上进行了训练。
此外，HALCON 支持 ONNX 格式（开放神经网络交换格式）的第三方网络，使得从其他框架集成现有模型变得更加简便。
检查您的模型性能是否足够满足应用需求。HALCON 提供了多种可视化选项来帮助评估模型的表现：
这些工具使您能够评估模型质量，并有针对性地优化训练参数。通过评估，您可以进一步提升模型的准确性和鲁棒性，以确保其在实际应用中的表现。
在成功训练和评估之后，模型（CNN 分类器）可以应用于新图像——这一过程称为推理。网络会自动检测例如部件是否有刮痕、污染或是否完好无损。
推理可以在 GPU 上运行，也可以在 CPU（x86 和 Arm® 基础）上运行。
通过 AI² 接口（AI 加速器接口），还支持专用硬件加速器，以最大化执行速度。
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此外，您还可以通过我们的数字学习平台 MVTec Academy 进行自学，在这里您可以参加入门和高级课程。
