使用图像分类模块
本章提供 Mech-DLK 示例工程中的冷凝管数据（ 单击下载 ），带领用户使用“图像分类”模块训练模型，达到示例工程中区分工件的正反面的效果。
| 用户可使用自己准备的数据。整体使用流程一致，标注环节存在差异。 |
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新建工程并添加“图像分类”模块：单击初始页面上的 新建工程 ，选择工程路径并输入工程名以新建一个工程。再单击右上角的
，选择“图像分类”模块。
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导入工件正反面图像数据集：解压缩下载的压缩包，单击左上方的导入，选择文件夹导入下载好的图像数据。
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创建标签：在标注栏中单击 + ，根据物体名称或特征创建对应的标签。此处需要区分工件正反面，所以分别以 front 和 back 命名创建两个类别。
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标注图像：图像左侧标注工具栏选择对应的标签进行标注，可以同时选中多张图像进行标注。务必确保标签的一致性，禁止出现将图像反面标注为正面的情况。
图像分类模块支持同时选中多张图像进行批量标注。 -
划分训练集与验证集：软件默认将数据集的 80% 划分为训练集，20% 为验证集。需要确保训练集和验证集中都包含 所有种类 的图像，目的是让算法模块在训练过程中可以学习所有种类图像的特征，并对所有种类的图像进行验证。如果默认划分的数据集不满足这一条件，右键单击图像名称后单击“移到训练集”或“移到验证集”调整图像所属集合。
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训练模型：使用默认参数设定，单击 训练 开始训练模型。
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验证模型：训练结束后，单击 验证 可以验证并查看模型识别效果。此外可依次单击
> 错误的结果 > 确定 对结果进行筛选，以此来检查识别错误的结果。
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导出模型：单击 导出模型 ，设置“类激活图”选项后单击 导出 ，然后选择存放路径，即可导出模型。
默认“类激活图”选项不开启。在 Mech-Vision 中使用保存了类激活图的模型时推理速度将变慢。 
导出后的模型可在 Mech-Vision 与 Mech-DLK SDK 中使用，单击此处 查看详细说明。