Halcon深度学习入门：分类详解与目标检测应用

Halcon深度学习是一个强大的工具，它在计算机视觉领域特别适用于图像分析任务，包括分类、目标检测、语义分割和异常检测。本篇学习笔记详细记录了使用Halcon进行深度学习的各个环节，特别是针对分类任务的详细过程。 **分类（Classification）**： Halcon的分类功能主要用于识别图片中的对象并确定其类别。通过一系列步骤如`classify_pill_defects_deep_learning_1_preprocess`到`classify_pill_defects_deep_learning_4_infer`，学习者可以理解以下关键操作： 1. **数据预处理（Dataset Preprocessing）**： - `read_dl_dataset_classification`函数负责加载本地整理好的图片数据，生成特定的DLDataset格式。这个数据结构包含所有图片的路径、类别名、类别ID以及每个样本的详细信息，如文件名、唯一标识符和对应类别的ID。 2. **数据划分（Splitting the Dataset）**： - `split_dl_dataset`用于将数据集划分为训练集、验证集和测试集，为模型训练提供多样化的样本，以评估模型的泛化能力。 3. **模型训练（Training）**： - `classify_pill_defects_deep_learning_2_train`涉及模型的训练过程，可能包括选择合适的深度学习架构、调整超参数、损失函数设置以及优化器配置。 4. **模型评估（Evaluating）**： - `classify_pill_defects_deep_learning_3_evaluate`关注模型在验证集上的性能，包括精度、召回率和F1分数等指标，以衡量模型的性能。 5. **预测与推理（Inference）**： - `classify_pill_defects_deep_learning_4_infer`是实际应用阶段，模型接收新图片输入，输出类别名称和相应的置信度概率。 **目标检测（Detection）**： 尽管不是主要关注点，但提到了目标检测的局限性，由于自然缺陷的类别多样且不规则，目标检测可能难以涵盖所有情况，存在漏检风险。因此，通过异常检测（Anomaly Detection）方法，仅训练正常（OK）样本，能更好地应对这类问题，因为异常样本通常代表了新的或未知的缺陷类别。 Halcon深度学习提供了全面的图像处理解决方案，从数据预处理到模型构建，再到实际应用，每个步骤都注重细节，旨在帮助用户有效地解决实际工业场景中的图像分类问题，并减少因自然缺陷类别多样性带来的挑战。通过深入理解和掌握这些核心知识点，用户可以更加高效地利用Halcon进行深度学习项目开发。