Deep Learning Tool
Das Labeln von Trainingsdaten ist der erste entscheidende Schritt für jede Deep-Learning-Anwendung. Denn: Die Qualität dieser gelabelten Daten spielt eine große Rolle, wenn es um die Leistung, Genauigkeit und Robustheit der Anwendung geht.
Mit dem MVTec Deep Learning Tool ermöglichen wir HALCON-Anwendern eine umfassende und reibungslose Deep-Learning-Erfahrung. Mit der Entwicklung einer eigenen Lösung stellen wir dabei sicher, dass sich die gelabelten Daten nahtlos in HALCON integrieren lassen. Eine eigene Anwendung zu entwickeln erlaubt es uns darüber hinaus auch, unsere umfangreiche Erfahrung und Expertise einzubringen, die wir bei der Entwicklung der Deep-Learning-Algorithmen von HALCON erworben haben, wobei – naturgemäß – auch viel Labeling notwendig war.
Arbeiten mit dem MVTec Deep Learning Tool
Die aktuelle Version des Deep Learning Tools (0.1) erlaubt das Labeln von Trainingsdaten für HALCONs deep-learning-basierte, achsenparallele Objektdetektion. Das Labeln erfolgt dabei durch das Zeichnen achsenparalleler Rechtecke um jedes relevante Objekt und durch die Zuweisung dieser Rechtecke zu den entsprechenden Klassen.
Funktionalitäten zum Labeln von Trainingsdaten für deep-learning-basierte Klassifikation und semantische Segmentierung, sowie für die orientierte Objektdetektion werden in den nächsten Versionen des MVTec Deep Learning Tools hinzugefügt. Um Sie beim Labeln von Daten für diese Deep-Learning-Technologien zu unterstützen, bieten wir weiterhin die bekannten Deep-Learning-Helfer zum Download an.
