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get_dl_classifier_result — Abrufen der Inferenz-Ergebnisse eines Deep Learning-basierten Klassifikators.
get_dl_classifier_result( : : DLClassifierResultHandle, Index, GenResultName : GenResultValue)
get_dl_classifier_result ermöglicht den Abruf der Inferenz-Resultate. Diese Resultate sind in DLClassifierResultHandle gespeichert und wurden über apply_dl_classifier erhalten.
Die Eingabeparameter GenResultName und Index geben an, welche Ergebnisse für welches Bild zurückgegeben werden sollen.
GenResultName kann folgende Werte annehmen:
gibt die Konfidenzwerte passend zum ausgewählten Bildindex Index zurück.
gibt die Klassennamen passend zum ausgewählten Bildindex Index zurück.
gibt die Klassenindizes passend zum ausgewählten Bildindex Index zurück. Dabei geben die Klassenindizes die jeweiligen Positionen (von 0 startend) in dem Tupel der Klassen an.
Wenn der Parameter Index den Wert 'all' annimmt, gibt get_dl_classifier_result den Konfidenzwert, bzw. den Klassennamen, des besten Kandidaten (Vorhersage mit größtem Konfidenzwert) eines jeden Bildes. Ansonsten muss Index eine Ganzzahl aus dem Interval 0 bis Batchgröße minus eins sein und gibt an, für welches Bild des Batches alle Konfidenzwerten, bzw. Klassennamen, zurückgegeben werden sollen. Diese Rückgabewerte sind nach absteigendem Konfidenzwert sortiert. Das ist z.B. nützlich bei der Bestimmung der besten K Kandidaten eines Sets an Bildern.
Das Konzept der Deep Learning-basierten Klassifikation ist in der Einleitung zu Kapitel Deep Learning / Klassifikation beschrieben.
Handle der Ergebnisse eines Deep Learning-basierten Klassifikators.
Index des Bildes innerhalb des Batches.
Defaultwert: 'all'
Name des generischen Parameters.
Defaultwert: 'predicted_classes'
Werteliste: 'confidences', 'predicted_class_indices', 'predicted_classes'
Wert des generischen Parameters, entweder die Konfidenzwerte, die Klassennamen oder Klassenindizes.
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert get_dl_classifier_result den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
Deep Learning Inference
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