Halcon深度学习代码
时间: 2023-06-28 09:13:53 浏览: 57
以下是一个使用Halcon实现深度学习的示例代码:
```
* 定义网络结构
network := create_dl_classifier ('network.hdl');
set_dl_classifier_param (network, 'batch_size', 64);
set_dl_classifier_param (network, 'learning_rate_schedule', 'fixed(0.001)');
set_dl_classifier_param (network, 'momentum', 0.9);
set_dl_classifier_param (network, 'weight_decay', 0.0005);
* 加载数据
read_dl_dataset ('train_data.hdl', 'train_dataset', 'lmdb');
read_dl_dataset ('test_data.hdl', 'test_dataset', 'lmdb');
* 训练网络
train_dl_classifier (network, 'train_dataset', 'test_dataset', 'result.hdl', 'log.hdl', 'model.hdl', 'progress.hdl');
* 使用网络进行预测
read_image (image, 'test.jpg');
resize_image (image, 224, 224);
features := extract_dl_features (network, image);
prediction := apply_dl_classifier (network, features);
```
该代码定义了一个名为`network`的深度学习分类器,设置了一些训练参数,然后加载了训练和测试数据集。接着,使用`train_dl_classifier()`函数训练了网络,并将结果保存为`model.hdl`。最后,使用`apply_dl_classifier()`函数对一张测试图片进行分类预测。需要注意的是,这只是一个示例代码,并不完整,需要根据具体的应用场景进行修改。