train_sample_identifierT_train_sample_identifierTrainSampleIdentifierTrainSampleIdentifier (Operator)

Name

train_sample_identifierT_train_sample_identifierTrainSampleIdentifierTrainSampleIdentifier — Trainieren eines Sample-Identifikators.

Signatur

train_sample_identifier( : : SampleIdentifier, GenParamName, GenParamValue : )

Beschreibung

train_sample_identifiertrain_sample_identifierTrainSampleIdentifierTrainSampleIdentifierTrainSampleIdentifier führt das Training des Sample-Identifikators SampleIdentifierSampleIdentifierSampleIdentifierSampleIdentifiersampleIdentifier durch. Hierzu werden die Trainingsdaten verwendet, die mit add_sample_identifier_training_dataadd_sample_identifier_training_dataAddSampleIdentifierTrainingDataAddSampleIdentifierTrainingDataAddSampleIdentifierTrainingData gesetzt wurden.

Das Konzept der samplebasierten Identifikation ist bei der Einleitung zu Kapitel Identifizierung / Samplebasiert beschrieben.

Um Objekte identifizieren zu können, muss der Sample-Identifikator SampleIdentifierSampleIdentifierSampleIdentifierSampleIdentifiersampleIdentifier mit einem repräsentativen Satz von Samplebildern der zu unterscheidenden Objekte trainiert werden (siehe add_sample_identifier_training_dataadd_sample_identifier_training_dataAddSampleIdentifierTrainingDataAddSampleIdentifierTrainingDataAddSampleIdentifierTrainingData).

Zum Training des Sample-Identifikators SampleIdentifierSampleIdentifierSampleIdentifierSampleIdentifiersampleIdentifier müssen diesem zuerst alle relevanten Samplebilder der zu unterscheidenden Objekte mit add_sample_identifier_training_dataadd_sample_identifier_training_dataAddSampleIdentifierTrainingDataAddSampleIdentifierTrainingDataAddSampleIdentifierTrainingData hinzugefügt werden. Alternativ dazu können die Vorbereitungsdaten wiederverwendet werden. Siehe prepare_sample_identifierprepare_sample_identifierPrepareSampleIdentifierPrepareSampleIdentifierPrepareSampleIdentifier für eine Beschreibung, wie die Vorbereitungsdaten für das Training des Sample-Identifikators wiederverwendet werden können. Dann wird das Training des Sample-Identifikators durch den Aufruf des Operators train_sample_identifiertrain_sample_identifierTrainSampleIdentifierTrainSampleIdentifierTrainSampleIdentifier durchgeführt.

Das Training selbst läuft sehr schnell ab und es benötigt auch nur wenig Speicher. Daher ist es sehr gut möglich, den SampleIdentifierSampleIdentifierSampleIdentifierSampleIdentifiersampleIdentifier neu zu trainieren, z.B., wenn neue Objekte hinzugefügt oder bestehende Objekte gelöscht werden sollen.

Um einen bestehenden Sample-Identifikator mit neuen Objekten neu zu trainieren, müssen ihm lediglich die relevanten Samplebilder mit dem Operator add_sample_identifier_training_dataadd_sample_identifier_training_dataAddSampleIdentifierTrainingDataAddSampleIdentifierTrainingDataAddSampleIdentifierTrainingData hinzugefügt werden. Anschließend kann der Sample-Identifikator mit dem Operator train_sample_identifiertrain_sample_identifierTrainSampleIdentifierTrainSampleIdentifierTrainSampleIdentifier neu trainiert werden. Bestehende Objekte können mit dem Operator remove_sample_identifier_training_dataremove_sample_identifier_training_dataRemoveSampleIdentifierTrainingDataRemoveSampleIdentifierTrainingDataRemoveSampleIdentifierTrainingData entfernt werden. Anschließend kann der Sample-Identifikator mit dem Operator train_sample_identifiertrain_sample_identifierTrainSampleIdentifierTrainSampleIdentifierTrainSampleIdentifier neu trainiert werden.

Das Training des Sample-Identifikators kann nur dann durchgeführt werden, wenn der Sample-Identifikator Trainingsdaten für mindestens zwei unterschiedliche Trainingsobjekte enthält.

Die generischen Parameter GenParamNameGenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamName und GenParamValueGenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValue sind lediglich für eine mögliche zukünftige Verwendung vorhanden.

Ausführungsinformationen

Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Parameter

SampleIdentifierSampleIdentifierSampleIdentifierSampleIdentifiersampleIdentifier (input_control) sample_identifier → (integer)

Handle des Sample-Identifikators.

GenParamNameGenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamName (input_control) attribute.name-array → (string)

Parametername.

Defaultwert: []

Werteliste: []

GenParamValueGenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValue (input_control) attribute.value-array → (real / string / integer)

Parameterwert.

Defaultwert: []

Werteliste: []

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert train_sample_identifiertrain_sample_identifierTrainSampleIdentifierTrainSampleIdentifierTrainSampleIdentifier den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

add_sample_identifier_training_dataadd_sample_identifier_training_dataAddSampleIdentifierTrainingDataAddSampleIdentifierTrainingDataAddSampleIdentifierTrainingData

Nachfolger

apply_sample_identifierapply_sample_identifierApplySampleIdentifierApplySampleIdentifierApplySampleIdentifier, write_sample_identifierwrite_sample_identifierWriteSampleIdentifierWriteSampleIdentifierWriteSampleIdentifier

Alternativen

read_sample_identifierread_sample_identifierReadSampleIdentifierReadSampleIdentifierReadSampleIdentifier

Siehe auch

Modul

Matching

Operatoren