VM3.4深度学习图像分类训练教程：硬件需求与步骤详解

深度学习图像分类训练说明-VM3.4.pdf 是一份针对海康机器人的深度学习图像分类教程，主要应用于VisionMaster 3.4版本。这份文档详细介绍了在硬件环境、适用场景以及实际操作流程方面的关键要点。 首先，硬件环境对深度学习训练至关重要。由于深度学习模块运算量大，建议使用配备独立显卡，特别是英伟达核心显卡的设备。VM3.4要求至少6GB显存用于模型训练，而推理部分则分为两种： 1. "DL图像分类G" 需要1GB以上显存进行运行，而GPU模块的运行速度较快； 2. "DL图像分类C" 是CPU版本，无需显卡，但预测速度相对较慢。 深度学习训练支持在萤石云服务器上进行，如果本地显卡配置不满足，可能需要检查并更新显卡驱动，因为驱动版本和显卡兼容性有很大关系。 其次，适用场景方面，深度学习图像分类广泛应用于物体识别和分拣等领域，通过计算机对图像进行定量分析，根据图像中的特征自动区分不同类别。对于物体识别，推荐对象在视野中占比较大，可以通过调整相机设置来优化。当物体种类多且可能增加新类别时，图像检索算法更合适。 训练步骤包括： 1. 使用VisionTrain 1.2.0训练工具，选择VM平台或对应SC系列智能相机的平台，并选择目标检测模块。 2. 创建新的训练集，指定包含训练图片的文件夹，确保至少11张图片作为训练样本。 3. 图像分类支持批量标注，可以批量标记不同类别样本，每类至少11张，且类别间数量尽量均衡，以便后续保存和训练。 4. 在模型配置阶段，可以选择本地训练，利用本地显卡资源，或者选择云服务器训练，使用萤石云服务。 最后，强调了训练图片的准备原则，即每类样本至少10到20张，且每张图片应具有代表性，覆盖各类特征。这样可以提高模型的泛化能力和准确性。 该文档提供了详尽的深度学习图像分类训练指导，包括硬件要求、应用场景以及实际操作步骤，有助于用户更好地理解和应用海康VM3.4的深度学习功能。