halcon案例dl_anomaly_detection_global_context_workflow

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C:\Users\Public\Documents\MVTec\HALCON-23.05-Progress\examples\hdevelop\Deep-Learning\AnomalyDetection

• 本示例展示了全局上下文异常检测（Global Context Anomaly Detection，简称 GC-AD）的一般工作流程。
• 通过 GC-AD，你可以在无异常图像上训练模型，然后将其用于检测新图像中的异常。
• 该工作流程被拆分为不同的部分，这些部分被封装在各自的局部程序中。每个部分的参数可以在相应的程序中进行自定义。
• 请参考相关章节了解有关 GC-AD 的更多详细信息。
  

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* 本示例展示了全局上下文异常检测（Global Context Anomaly Detection，简称 GC-AD）的一般工作流程。
* 通过 GC-AD，你可以在无异常图像上训练模型，然后将其用于检测新图像中的异常。
* 该工作流程被拆分为不同的部分，这些部分被封装在各自的局部程序中。每个部分的参数可以在相应的程序中进行自定义。
* 请参考相关章节了解有关 GC-AD 的更多详细信息。
* 
dev_update_off ()
dev_close_window ()
set_system ('seed_rand', 73)
* 

***   设置   ***
* 默认情况下，本示例使用已经训练好的模型。
* 如果你想自行训练模型，请将 TrainedModel 设置为 false。
* 如果要评估之前训练好的模型，请将 TrainedModel 设置为模型的路径。
TrainedModel := 'detect_juice_bottle_gc_anomalies.hdl'
* 

* ImageDir 是包含所用图像文件夹的基础目录。
* ImageDir 中必须有一个名为“good”或“ok”的子文件夹。
* 在训练中，仅使用“good”或“ok”文件夹中的图像。
* 名称不同的子文件夹中的图像将被视为包含异常的图像，
* 可用于后续的定性评估。
* 注意：只要你的无异常图像位于名为“good”或“ok”的子文件夹中，
* 你就可以立即在自己的数据上训练 GC-AD 模型。
get_image_dir (HalconImages)
ImageDir := HalconImages + '/juice_bottle'
ImageSubDirs := ['good', 'logical_anomaly', 'structural_anomaly']

* 默认情况下，将预处理后的图像缩放到预训练模型的输入尺寸（256×256 像素）
* 或训练模型的输入尺寸（如果 TrainedModel 设置为模型路径）。
* 在训练新模型时，你可以选择将这些值设置为整数，以使用自定义图像尺寸。
ImageWidth := 'default'
ImageHeight := 'default'
* 

* 可以通过参数 PatchSize 设置 GC-AD 模型的局部网络的粒度。
* 有关更多信息，请参考 get_dl_model_param 的文档。
* 默认情况下，使用预训练模型的块大小（33 像素）或训练模型的块大小。
* 在训练新模型时，你可以将此值设置为整数，以使用自定义块大小。
PatchSize := 'default'
* 
***   工作流程   ***
* 
display_info_text ('start')
stop ()
dev_close_window ()
* 
*你可以在这个程序中更改数据集设置：
load_dataset_and_model (TrainedModel, ImageDir, ImageSubDirs, ImageWidth, ImageHeight, PatchSize, DLDataset, DLPreprocessParam, PreprocessDir, DLModelHandle)
* 
if (TrainedModel == false)
    *你可以在这个程序中更改训练设置：
    train (DLDataset, DLModelHandle)
endif
* 
evaluate (DLDataset, DLModelHandle)
* 
if (TrainedModel == false)
    write_dl_model (DLModelHandle, 'final_dl_anomaly_global_context.hdl')
endif
* 
inference (DLDataset, DLPreprocessParam, DLModelHandle)
* 
*调用此程序是可选的：
compare_gc_anomaly_networks (ImageDir, ImageSubDirs, DLPreprocessParam, DLModelHandle)
* 
clean_up_output (PreprocessDir)