Open eVision Deep Learning Studio

Anwendung für Deep Learning-Training und Evaluierung

Im Überblick
  • Vereinfachte Evaluierung der Deep-Learning-Tools von Open eVision
  • Dataset creation and image annotation for classification, segmentation and localization
  • Konfigurieren und Anzeigen der Transformationen von Datenaugmentationen
  • Klassifizierer- und Segmentertraining
  • Analyse der Klassifizierer- und Segmenterleistung
  • Kostenlos



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Open eVision Deep Learning Studio
Open eVision Deep Learning Studio

Open eVision Deep Learning Studio ist eine Anwendung, die dem Nutzer bei der Erstellung von Datensätzen sowie beim Trainieren und Testen der Deep-Learning-Tools von Open eVision hilft.

Open eVision Deep Learning Studio ist kostenlos und erfordert keine Lizenz. Sie können damit die Deep-Learning-Bibliotheken mit Ihren eigenen Bildern testen. Keine Programmierung erforderlich.

Klicken Sie einfach auf OPEN EVISION DEEP LEARNING STUDIO HERUNTERLADEN und installieren Sie anschließend Open eVision. Beispielbilder, Handbücher und Beispielprogramme sind enthalten.


Datenaugmentation
Datenaugmentation

The rich data augmentation capabilities of EasyClassify, EasySegment and EasyLocate are available in Deep Learning Studio. Tune the geometric, color and noise data augmentations, then check the results on the training dataset.


Annotationstool für Segmentierung
Annotationstool für Segmentierung

In Deep Learning Studio ist ein Annotationstool integriert, mit dem Sie die Ground-Truth-Segmentierungsmaske zeichnen können, die für den überwachten Modus von EasySegment erforderlich ist. Mit Deep Learning Studio kann auch die vorhergesagte Segmentierung importiert werden, die mit einem beliebigen EasySegment-Tool als Ground-Truth-Annotation berechnet wurde. Dies vereinfacht und beschleunigt den Annotationsprozess Ihrer Datensätze.


Deep-Learning-Tools
Deep-Learning-Tools

Deep Learning Studio supports all the features of the classification (EasyClassify), segmentation (EasySegment) and localization (EasyLocate) libraries.

Die Parameter der Tools wie die Eingangsauflösung oder das Gerät, auf dem das neuronale Netz ausgeführt wird (CPU oder eine oder mehrere GPUs) lassen sich ganz einfach konfigurieren.

The validation process is customized for each library to allow you to get the most out of data.


Visualisierung des Trainingsprozesses
Visualisierung des Trainingsprozesses

Im Trainingsprozessfenster wird die Entwicklung der Messwerte angezeigt, die zur Bewertung der Genauigkeit des Modells verwendet werden. Das Training wird auf einer CPU oder GPU ausgeführt und kann jederzeit unterbrochen und wieder fortgesetzt werden.


ROI- und Maskenbearbeitung
ROI- und Maskenbearbeitung

In Deep Learning Studio können Regionen und Masken allgemein oder pro Bild bearbeitet werden. Mit diesen Funktionen kann das Training auf bestimmte Bereiche von eingehenden Bildern beschränkt werden.


Analyse der Trainingsergebnisse
Analyse der Trainingsergebnisse

Die Ergebnisse des Trainings können Sie mit einem umfassenden Toolset und Diagrammen analysieren und erkunden. Konfusionsmatrix, Score-Histogramm und ROI-Kurve sind nützlich, um die Stärken und Schwächen des trainierten Modells zu verstehen.


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