Open eVision Deep Learning Studio

Deep Learning 학습 및 평가 애플리케이션

주요 사양
  • Open eVision의 Deep Learning 툴을 간편하게 평가
  • Dataset creation and image annotation for classification, segmentation and localization
  • 데이터 증강 변환을 구성하고 표시
  • 분류기 및 세그먼터 학습
  • 분류기 및 세그먼터의 성능을 분석
  • 무료로 이용



비교 구입처 안내


Open eVision Deep Learning Studio
Open eVision Deep Learning Studio

Open eVision Deep Learning Studio는 데이터세트를 생성하는 동안 및 Open eVision의 Deep Learning 도구를 교육 및 테스팅하는 단계에서 사용자를 도와주는 애플리케이션입니다.

Open eVision Deep Learning Studio는 무료이며 라이센스가 필요 없습니다. 이를 통해 자신만의 이미지를 사용하여 Deep Learning 라이브러리를 테스트할 수 있습니다. 프로그래밍은 필요 없습니다.

간단히 'OPEN EVISION DEEP LEARNING STUDIO 다운로드'를 클릭하여 Open eVision을 설치하면 됩니다. 샘플 이미지, 설명서, 예제 프로그램도 포함되어 있습니다.


데이터 증강
데이터 증강

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.


분할을 위한 주석 도구
분할을 위한 주석 도구

Deep Learning Studio에는 EasySegment의 감독 모드에 필요한 실측 자료 분할 마스크를 그리기 위한 주석 도구가 통합되어 있습니다. Deep Learning Studio는 또한 실측 자료 주석으로 EasySegment 도구를 사용해 계산된 예측된 분할을 가져올 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터세트를 주석하는 프로세스가 더 간단하고 빨라집니다.


Deep Learning 툴
Deep Learning 툴

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

툴의 입력 해상도, 신경 네트워크를 실행할 장치(CPU 또는 하나 또는 여러 개의 GPU) 등과 같은 툴의 매개변수를 쉽게 구성할 수 있습니다.

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


교육 프로세스 시각화
교육 프로세스 시각화

학습 프로세스 창에는 모델의 정확성을 평가하는 데 사용되는 메트릭의 진행 상황이 표시됩니다. CPU 또는 GPU에서 작동하므로, 아무 때나 학습을 중단 또는 재시작할 수 있습니다.


관심 영역 및 마스크 편집
관심 영역 및 마스크 편집

Global- 또는 per-image-regions 및 마스크를 Deep Learning Studio에서 편집할 수 있습니다. 이러한 기능은 입력 이미지의 일부분으로 학습을 제한하는 데 사용됩니다.


학습 결과 분석
학습 결과 분석

종합적인 툴 및 그래프 세트를 이용하여 학습 프로세스의 결과를 분석하고 살펴볼 수 있습니다. 혼란 매트릭스, 점수 히스토그램 및 ROI 곡선은 학습된 모델의 강점과 약점을 이해하는 데 유용합니다.


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