HyperView二次开发基础指南:探索HV自定义逻辑

8 下载量 52 浏览量 更新于2024-06-22 收藏 2.32MB PDF 举报
"HyperView二次开发入门文档" HyperView是Altair HyperWorks产品系列中的一个关键组件,主要用于可视化和后处理模拟数据。HyperView二次开发指的是用户根据自身需求定制工具,扩展其功能,以提高工作效率和数据分析能力。由于HyperView没有提供像HyperMesh那样的宏文件查看功能,用户需要通过HyperWorks Interface (HWI)的层级目录树来编写自定义程序,这增加了开发的复杂性。 这篇入门文档旨在帮助用户理解和掌握HyperView的二次开发逻辑与方法。虽然新版本的HyperView(19版本以后)引入了命令窗口,但这个窗口记录的命令灵活性相对较低,大部分高级功能的实现仍需要用户直接编程。文档将详细讲解如何在这样的环境下进行有效开发。 Altair Engineering作为HyperWorks的开发商,提供了全球范围内的技术支持服务。文档中列出了各个国家和地区的联系方式,包括电话、电子邮件和网站地址,用户在遇到问题时可以寻求专业帮助。 HyperView的定制化主要涉及以下几个方面: 1. 用户界面定制:用户可以通过创建和编辑菜单、工具栏以及快捷键来优化工作环境,使其更符合个人工作习惯。 2. 自动化脚本:利用HyperWorks的脚本语言,用户可以编写自定义脚本来执行特定任务,如批量处理结果数据、创建定制报告等。 3. 数据处理:HyperView支持对模拟结果进行各种复杂的后处理操作,如定制化的数据过滤、插值和可视化。 4. 交互式功能扩展:通过接口编程,用户可以添加新的交互功能,比如自定义的绘图工具或分析模块。 二次开发对于有特殊需求的用户来说至关重要,它可以提升分析流程的效率,减少手动操作的错误,并使数据分析更加精确。学习HyperView的二次开发不仅可以提高工作效率,还能在解决特定问题时提供独特的解决方案。 在开始HyperView二次开发之前,用户需要熟悉HyperWorks的基本操作,理解脚本语言的基本语法,并对所需处理的数据类型有深入的理解。通过阅读这篇入门文档,用户将能够逐步掌握如何利用HyperView的API和工具来创建自己的定制功能,从而更好地利用HyperView进行工程分析。同时,文档还会提供示例代码和步骤,帮助用户从实践中学习和掌握相关知识。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R