DLT代码学习(1)

本文主要探讨DLT(深度学习跟踪)的代码实现,由香港科大的Naiyan Wang编写。DLT代码可独立运行,核心在于run_DLT()函数。在run_individual.m中配置参数,并通过results = run_DLT(seq, '', false)启动跟踪。若不使用GPU加速,需将useGpu设为false。" 133499894,19694561,"Python数据库操作:SQLite3, MySQL, PostgreSQL模块实战

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《编辑中……




DLT,深度学习跟踪,作者是香港科大的Naiyan Wang。

网址:  http://winsty.net/dlt.html (含代码 和Paper)



代码可以独立运行,也可放在CVPR13上的那个测试框架里运行。

独立运行使用run_individual.m,这个文件只是用来读图像,真正的主函数应该在run_DLT()里面。

另外,如果不使用GPU加速,需要在这个代码里让 useGpu = false;


run_individual.m里定义了opt结构体一个,opt里有图像路径和各种参数。

然后 seq.opt = opt。

最后用 results = run_DLT(seq, '', false);




下面来分析下run_DLT()函数,即真正的主函数。



function results=run_DLT(seq, res_path, bSaveImage) 
    addpath('affineUtility');
    addpath('drawUtility');
    addpath('imageUtility');
    addpath('NN');
    rand('s
### Halcon 中深度学习 (DLT) 功能概述 Halcon 提供了一系列用于处理深度学习任务的功能模块,其中包括 `import_model_from_dlt.hdev` 工具,该工具允许导入由其他框架训练好的模型并将其转换为可以在 Halcon 环境中使用的格式[^1]。 #### 导入外部训练的深度学习模型 为了在 Halcon 中使用来自不同平台(如 TensorFlow 或 PyTorch)预先训练过的模型,可以通过调用 `import_model_from_dlt.hdev` 来完成这一过程。此函数负责解析源文件中的网络结构及其权重参数,并创建相应的 HALCON 模型对象以便后续操作。 ```hdevelop * 假设已经有一个名为 'model.pb' 的 TensorFlow Protobuf 文件作为输入 gen_empty_obj (ModelHandle) read_dl_tensorflow_model ('model.pb', ModelHandle, [], []) ``` 上述代码片段展示了如何读取一个 TensorFlow 格式的预训练模型到 Halcon 当中。这里假设用户已经有了保存好路径下的 `.pb` 文件形式的模型定义以及对应的权值信息。 #### 实现缺陷检测的应用场景 当涉及到具体的工业应用场景时,比如利用深度学习技术来进行产品表面质量控制——即所谓的“缺陷检测”,则可以根据实际情况调整模型架构与训练策略来适应特定需求[^2]。这通常涉及以下几个方面: - **数据准备**:收集足够的样本图片以覆盖各种可能遇到的情况; - **特征工程**:如果必要的话,还可以通过额外的数据增强手段增加多样性; - **模型微调**:针对新领域内的特点对现有模型做适当修改或重新训练部分层; #### 完整的目标检测实例说明 对于更复杂的视觉识别任务而言,例如物体定位或是多类别分类等问题,则可以参照官方提供的例子进行开发工作。下面给出了一段简化版的目标检测程序模板[^3]: ```hdevelop * 加载已训练完毕的对象探测器 read_dl_classifier('detector.model', Detector) * 执行推理获得候选框列表及相关属性 classify_single_object(Detector, Image, DetectedObjects) * 可视化输出结果 for i := 0 to |DetectedObjects|-1 by 1 Row1[i]; Col1[i]; Row2[i]; Col2[i] := get_rectangle_params(DetectedObjects[i]) draw_rectangle(WindowHandle, Row1[i], Col1[i], Row2[i], Col2[i]) endfor ``` 这段脚本首先加载了一个之前存储下来的分类器实例 (`detector.model`) ,接着应用它去分析给定的一幅图像(`Image`) 。最后遍历所有被发现的目标区域并将它们标记出来显示于界面上。
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