软件更新说明
Mech-DLK 2.4.1 更新说明
新增功能
全新级联模式
Mech-DLK 2.4.1 增加全新算法模块级联模式,支持用户自由组合模块(“快速定位”模块只能作为第一级使用),以解决复杂场景下的深度学习问题。例如:检测出缺陷位置,并对缺陷进行分类,可以选择在“缺陷分割”后级联“图像分类”。此外,级联模块间数据导入界面,增加了图像筛选功能,可以根据需求选择导入的图像,同时支持对图像进行导入配置。
功能优化
优化缺陷判定规则配置
优化“缺陷分割”模块的“缺陷判定规则配置”,单击此处 查看详细说明。
历史版本更新说明
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Mech-DLK 2.3.0 更新说明
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更新显卡驱动版本
使用 Mech-DLK 2.3.0 软件前,显卡驱动版本需要更新至 472.50 以上。
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提升训练速度
优化了算法,训练模型的速度明显提升;训练过程中只保存最优模型,无法中途停止训练。
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新增智能标注功能
在“缺陷分割”、“实例分割”、“目标检测”模块下,选择智能标注工具,单击待标注物体中心位置可以快速形成标注,右键删除多余标注区域,回车键完成标注。
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新增多边形标注锚点增减功能
在“实例分割”和“目标检测”模块下,使用多边形标注工具标注完成后,若需修改标注结果,可在两个锚点之间的线上单击左键来增加锚点,选中锚点单击右键可以删除锚点。
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新增标注印章工具
在“实例分割”和“目标检测”模块下,使用印章工具可以将已有的任意标注设置为模板,设置完成后可以直接单击进行标注。适用于图像中有多个同类别物体且摆放整齐的场景,可以提高标注效率。
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新增缩放预览功能
支持预览单张图像和剪切后的小图。
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优化网格剪切工具
优化网格剪切功能,剪切网格后,可以单击网格单元左上角的方框来选中单元图像,单击小图右上角按钮可以预览。
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优化数据筛选机制
新增结果类型筛选项,可按“正确的结果”、“错误的结果”、“过检”、“漏检”标签来筛选数据。新增数据类型筛选项:“已标注为OK”和“已标注为NG”选项。
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深度学习环境内置
深度学习环境内置到 Mech-DLK 软件里,不需要单独安装环境即可训练模型。
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Mech-DLK 2.2.1 更新说明
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新增“图像分类”模块新增类激活图显示功能
模型训练完成后,单击生成类激活图可以通过热力图的形式体现特征的权重,模型基于这些特征将该图像分为此类别。颜色越红的区域,在分为此类别的过程中所占的权重越大。
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新增CPU 版本模型的验证及导出功能
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图像分类、目标检测:训练完成后,导出模型前可以将部署设备选为 CPU 或 GPU。
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实例分割:训练模型前,设置训练参数。导出模型时,可以在 CPU/GPU 之间选择部署设备,具体如下:
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CPU 轻量模型:训练模型前,将训练参数 模型类型 选为 轻量(推荐使用 CPU 部署) ,导出模型部署时,可以将 部署设备 选为 CPU 或 GPU 。
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GPU 标准模型:训练模型前,将训练参数 模型类型 选为 标准(推荐使用 GPU 部署) ,导出模型部署时,推荐将 部署设备 选为 GPU 。
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