MVTec发布HALCON新版本 支持ARM平台下深度学习应用程序部署

作为行业领先的现代机器视觉技术供应商,mvtec software gmbh公司宣布将于近日发布其标准机器视觉软件产品halcon的新版本:halcon 19.05 progress。下面带您抢先了解halcon 19.05 progress版的新特性。
1增强版的深度学习目标检测
mvtec自halcon 17.12 progress版本就已加入深度学习分类功能,在后续版本中,halcon又在原有分类功能基础上增加了目标检测以及语义分割的功能。对于halcon的目标检测来说,可以使用矩形框来定位和识别所训练过的物体类型。在新版本中,halcon对该功能进行了优化增强,可支持矩形框与物体方向平行对齐,这样可以让矩形框更加贴合物体的形状,使得检测结果更加准确,特别是检测细长倾斜物体。
2支持arm平台下深度学习应用程序部署
halcon 19.05可以以“开箱即用”的方式在arm®处理器上进行深度学习推理,这使得在无需其它专用硬件的条件下,可直接在嵌入式设备上完成深度学习应用程序部署。目前halcon的三种深度学习技术:图像分类,目标检测和语义分割,都支持在基于arm®处理器的嵌入式设备上推理。
3改进的基于形状的匹配技术
基于形状的匹配是halcon最重要的核心技术之一,mvtec不断改进该技术以拓宽其应用领域,使用halcon 19.05,可以专门指定所谓的“clutter”区域,该区域是指搜索模型中不应包含任何轮廓的区域。在搜索模型中添加“clutter”区域可以获取更稳健的匹配结果,例如在具有重复结构的图像中。
4增强的基于表面的匹配技术
halcon 19.05版本中,支持边缘的表面匹配技术得到很大提升,尤其是在有点云噪声的情况下也可以得到稳健的匹配结果。用户可以通过多个参数的最小得分(min-scores)来控制表面和边缘信息的影响,另外,在没有xyz图像可用时,可以使用一个新参数完全关闭3d 边缘对齐,这可以减少由于3d数据不足而对匹配结果造成的影响,同时保留有价值的二维信息用于曲面和二维边缘对齐。
5速度提升
mvtec在halcon每一个版本迭代中,都会花费很多精力去提高算法的速度。在新版halcon中,又有很多算子在速度上有了大幅的提升,比如在avx2处理器上affine_trans_image的速度提高了230%,当然这也取决于图像的类型和设置。
6简单易用的深度学习标注工具
mvtec将于6月或7月发布deep learning tool version 0.2,新版本的深度学习标注工具将支持旋转矩形标注,并支持中文。对于支持语义分割的深度学习标注工具将于2019年底发布。

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