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HALCONs Deep-Learning-basierte Objektdetektion 1: Einführung & Vorbereitung des Datensatzes

Im ersten Teil der Tutorial-Serie zur HALCON's Objektdetektion lernen Sie, was Objektdetektion ist, und für welche Anwendungen es genutzt werden kann. Dann werfen wir einen Blick auf das erste Programm der HDevelop-Beispiel-Serie zur Objektdetektion.

Im ersten Programm schauen wir uns an, wie wir einen Datensatz, den Sie zuvor zum Beispiel mit dem MVTec Deep Learning Tool gelabelt haben, einlesen. Danach splitten wir diesen Datensatz und verarbeiten ihn vor, um die Daten mit dem Deep-Learning-Modell verarbeiten zu können.

Dann sind wir bereit für das Training, um welches es im nächsten Video geht:

Screenshot Deep-Learning-Basierte Objektdetektion Einführung und Vorbereitung des Datensatzes

Bitte beachten Sie: Sobald Sie sich das Video ansehen, werden Informationen darüber an Youtube/Google übermittelt. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Google Datenschutzerklärung.

Schauen Sie sich unsere anderen Videos zu HALCONs Deep-Learning-basierter Objektdetektion an:

2. Trainieren eines Modells

3. Evaluieren des trainierten Modells

4. Anwenden des Modells (Inferenz)