15. April 2020 | Tutorial, HALCON

HALCONs Deep-Learning-basierte Objektdetektion 2: Trainieren eines Modells

Im zweiten Teil der Tutorial-Serie zur HALCON‘s Objektdetektion werden Sie lernen, wie Sie ein Deep Learning-basiertes Objektdetektions-Modell mit MVTec HALCON trainieren können.

Wir schauen uns Hyperparameter an, die den Trainingsfortschritt beeinflussen, wie zum Beispiel die Lernrate. Außerdem lernen Sie, wie und wann Sie Daten augmentieren können. Zuletzt schauen wir uns noch an, wie Sie die umfangreiche Visualisierung während des Trainings interpretieren können. Zum Beispiel werfen wir einen Blick auf die ‚mean average precision‘, das Qualitätskriterium, mit dem wir die Performance des Modells während des Trainings evaluieren.

Video

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Weitere Videos zu HALCONs Deep-Learning-basierter Objektdetektion:

1. Einführung & Vorbereitung des Datensatzes

3. Evaluieren des trainierten Modells

4. Anwenden des Modells (Inferenz)

Veröffentlicht am: 15. April 2020

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