Halcon深度学习(预训练网络模型介绍)

发布网友发布时间：2024-10-01 22:48

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热心网友时间：2024-10-26 15:05

Halcon深度学习预训练网络模型详解

Halcon，德国MVtec公司出品的高效机器视觉算法包，通过减少产品成本和开发周期，为工业应用提供了强大支持。尽管对开发者的技术要求较高，但快速学习途径是通过实战项目和研究实例。Halcon 20.05版本更新了5个预训练网络，这些网络在大规模工业数据集上经过深度训练，能有效提升图像分类任务的性能。让我们逐一探讨这些预训练模型：

pretrained_dl_classifier_compact.hdl - 该模型以SqueezeNet为基础，内存友好且运行效率高，支持真实的图像类型。通过get_dl_classifier_param算子可以查看参数值，无全连接层，允许调整训练图像尺寸，但最小尺寸需为15 x 15。尽管Halcon非开源，但可以通过一些手段获取其网络架构。
SqueezeNet网络介绍 - SqueezeNet的目标是大幅压缩模型，如AlexNet的510倍，同时保持精确度，通过fire model结构提高精度和效率。
pretrained_dl_classifier_alexnet.hdl - 比compact模型的卷积核更大，有助于特征提取。
pretrained_dl_classifier_enhanced.hdl - 提供更多隐层，适用于复杂任务，但内存需求大，训练时间长，需要控制batch_size。图像尺寸变化会影响全连接层，需重新训练。
retrained_dl_classifier_resnet50.hdl - 对复杂任务表现出色，稳定性强，图像尺寸调整影响小，与pretrained_dl_classifier_enhanced类似。
pretrained_dl_classifier_mobilenet_v2.hdl - 体积小，适合移动和嵌入式视觉应用，功耗低。

如果你需要自己搭建网络，Halcon提供了基本算子，如卷积、池化和上采样，你也可以结合Python和halcon模块，或者将Python中已有的网络模型转换为onex格式导入Halcon。记住，预训练网络的参数值适用于预训练阶段，调整图像尺寸可能需要重新训练或影响分类精度。