MVTec Software GmbH
 

MVTec Deep Learning Tool 0.4 Early Adopter jetzt verfügbar!

Die erste "Early Adopter"(EA)-Version des MVTec Deep Learning Tools steht jetzt zum Download bereit.

Mit diesen Zwischenversionen möchten wir interes­sierte Benutzer dazu ermutigen, die neuesten Funktionen auszuprobieren und dem Entwicklungs­team wertvolles Feedback zu geben. Early-Adopter-Versionen werden zusätzlich zu den regulären Versionen verfügbar sein.

Merkmale von Early-Adopter-Versionen

Early-Adopter-Versionen laufen stabil und werden getestet (jedoch nicht so umfangreich wie eine reguläre Version). Bei diesen Versionen können jedoch Übersetzungen und Dokumentation fehlen. Auch die Abwärtskompatibilität zu früheren regulären Versionen wird nicht garantiert. Early-Adopter-Releases erhalten aber vollen Produktsupport durch unser engagiertes Support-Team.

Was ist neu?

Das Deep Learning Tool v0.4 Early Adopter bietet jetzt die Möglichkeit, den Bilddatensatz eines in Arbeit befindlichen Projekts zu filtern. Die Filter gelten für die Galerie-, Bild- und Review-Tabs sowie für den HDICT-Export und die Statistiken.Diese Funktion bietet zudem mehrere vordefinierte Quick Filter sowie die Möglichkeit, benutzerdefinierte Filter zu erstellen, zu speichern und zu aktivieren. Gegenwärtig ist es möglich, Bilder nach ihrem Namen, ihrem Dateipfad und nach dem Label-Status und den verwendeten Label-Klassen zu filtern.

Wie bekommt man es?

Sie können den Online-Installer (MVTec Package Loader und Manager) von der MVTec-Website herunterladen. Wenn Sie dieses Installations­programm bereits heruntergeladen haben, öffnen Sie einfach den Package Loader und Manager (mvp.exe), wechseln Sie zum Reiter Catalog und klicken Sie auf Refresh from server. Danach steht "Deep Learning Tool - Early Adopter" zur Installation aus dem Programmkatalog zur Verfügung. Klicken Sie dann auf Manage Installation und installieren Sie die neue Version "0.4 Early Adopter". Alternativ bieten wir auch einen Offline-Installer an.

Die Release Notes zur neuen Version finden Sie auf dieser Seite. Und noch mehr über das MVTec Deep Learning Tool erfahren Sie hier.