更新说明
Mech-DLK 2.6.2 更新说明
本节介绍 Mech-DLK 2.6.2 版本的新增功能和功能优化。
新增功能
导入图像时去除重复图像数据并设置标记
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为所选模块导入图像数据时,软件会自动校验导入的数据中是否存在重复图像,如有重复图像将提示重复,用户可根据需要指定是否替换;
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导入图像时可以快速为图像设置标记。可以保留已导入数据的原有标记,也可以设置新标记。
模型验证信息确认
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模型验证后,可查看具体验证信息。具体功能如下:
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光标放置于图像数据上的缺陷时可显示该缺陷的验证结果;
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在验证选项卡中点击详细报表按钮可显示详细报表窗口,可查看验证结果数量统计、耗时统计、标注结果匹配矩阵等详细的验证信息并可以点击导出报表按钮将报表导出至本地。其中,标注结果匹配矩阵显示人工标注和推理结果的匹配表格,用户可通过点击表格内的数值在软件主界面筛选显示对应的图像数据,更方便地确认模型效果。
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历史版本更新说明
单击此处查看 Mech-DLK 2.6.x 更新说明
单击此处查看 Mech-DLK 2.5.x 更新说明
单击此处查看 Mech-DLK 2.4.x 更新说明
Mech-DLK 2.4.2 更新说明
增加软件区域限制功能。单击
后可查看限制信息。Mech-DLK 2.4.1 更新说明
新增功能
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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。
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新增训练中心
训练中心支持排队训练,适用于需要训练多个模型的场景。使用训练中心,软件将按顺序依次进行训练,无需人工再次手动点击训练,可以节省大量时间。
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增加全局掩膜并支持自定义掩膜颜色
“缺陷分割”模块中的掩膜工具可选择“单图掩膜”或“全局掩膜”,并且支持自定义掩膜颜色。
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单图掩膜:掩膜只在当前图像生效;只在训练中生效。
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全局掩膜:在当前图像中绘制掩膜后,掩膜将显示在所有图像中;训练验证均生效。
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增加快捷键显示窗口
单击标注绘制区右下角的
可打开快捷键显示窗口。
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增加矩形标注工具辅助线
“实例分割”和“目标检测”模块中,“矩形工具”增加标注辅助线,可以辅助标注矩形框。
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增加验证结果置信度显示与过滤
“实例分割”和“目标检测”模块中,验证结果增加置信度筛选功能,可以通过调整置信度参数筛选结果,进而评估模型的准确率。
功能优化
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优化图像分类算法
优化了图像分类算法,训练收敛更快,复杂场景下模型的准确性提升了 20%。
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优化 Mech-DLK SDK
重构Mech-DLK SDK,增强稳定性和易用性。 Mech-DLK SDK 支持级联模型的推理、切换不同的运行硬件并提供了更丰富的样例。
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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。
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快速定位支持平移设置
“快速定位”模块的“母版设置”中“图像调整”支持X/Y方向平移设置。训练后图像将以用户指定位置和角度输出,适应更多场景。
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优化印章工具
在“实例分割”和“目标检测”模块下,使用印章工具选择印章模板后,按住 Shift 并滑动鼠标滚轮或设置“旋转角度”参数,可调整模板角度。
单击此处查看Mech-DLK 2.3.0 更新说明
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。
单击此处查看Mech-DLK 2.2.1 更新说明
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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