EasyClassify
Deep Learning 분류 라이브러리
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8/15/2024 Datasheet Deep Learning 분류 라이브러리
Main benefitsOther benefits사양Software
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주요 내용
EasyClassify 설명
EasyClassify는 Deep Learning Bundle의 분류 도구입니다. EasyClassify 사용 시 사용자는 교육 이미지에 레이블만 붙이면 됩니다. 즉, 어떤 부품이 양호하고 어떤 부품이 불량하며 어떤 부품이 어떤 클래스에 속하는지만 알려주면 됩니다. 이 학습/교육 프로세스 후에 EasyClassify 라이브러리가 이미지를 분류할 수 있습니다. 주어진 이미지에 대해 이 분류 도구는 확률의 목록을 반환하여 이미지가 그것을 교육한 각 클래스에 속할 가능성의 정도를 보여줍니다. 예를 들어, 불량품을 양품과 따로 구분해야 하는 프로세스의 경우, EasyClassify는 각 부품이 양호한지 또는 불량인지와 함께 해당 확률을 반환합니다.
Main benefits
Other benefits
Deep Learning Bundle 기능 비교
EasyClassify, EasySegment 및 EasyLocate는 별도로 구매할 수 없습니다. 이 제품들은 Deep Learning Bundle의 일부로만 구매 가능합니다.
다운로드최신 릴리스
도구 및 애플리케이션
Open eVision Deep Learning Studio
Open eVision은 무료 Deep Learning Studio애플리케이션을 포함합니다. 이 애플리케이션은 데이터세트를 생성할 때와 딥러닝 도구를 교육 및 테스팅하는 단계에서 사용자를 도와줍니다. EasySegment의 경우, Deep Learning Studio는 주석 도구를 통합하고 있으며 예측을 실측 자료 주석으로 변환할 수 있습니다. 또한 성능 요구 사항에 맞도록 도구를 그래픽적으로 구성할 수 있습니다. 예를 들어, 학습 후에 사용자는 더 나은 결함 감지율과 더 좋은 감지율 사이에서 적당한 지점을 선택할 수 있습니다.
이 라이브러리는 Deep Learning Bundle의 일부로만 구매할 수 있습니다.
사양
Software
- APIs
Supported Integrated Development Environments and Programming Languages:
Microsoft Visual Studio 2017 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
Microsoft Visual Studio 2019 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
Microsoft Visual Studio 2022 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
QtCreator 4.15 with Qt 5.12
- Host PC Operating System
Open eVision is a set of 64-bit libraries that require an Intel compatible processor with the SSE4 instruction set or an ARMv8-A compatible processor.
Open eVision can be used on the following operating systems:
Microsoft Windows 11, 10, 8.1, 7 for x86-64 (64-bit) processor architecture
Linux for x86-64 (64-bit) and ARMv8-A (64-bit) processor architectures with a glibc version greater or equal to 2.18
Remote connections
Remote connections are allowed using remote desktop, TeamViewer or any other similar software.
Virtual machines
Virtual machines are supported. Microsoft Hyper-V, Oracle VirtualBox and libvirt hypervisors have been successfully tested.
Only the Neo Licensing System is compatible with virtualization.
Minimum requirements:
2 GB RAM to run an Open eVision application
8 GB RAM to compile an Open eVision application
Between 100 MB and 2 GB free hard disk space for libraries, depending on selected options.
Ordering Information
- Product code - Description
4187 Open EasyClassify for USB dongle
4237 Open EasyClassify for PAR dongle
4337 Open eVision EasyClassify
- Related products
6512 eVision/Open eVision USB Dongle (empty)
6513 eVision/Open eVision Parallel Dongle (empty)
6514 Neo USB Dongle (empty)
다운로드 영역
Open eVision
- 32-bit applications were supported up to Open eVision 23.04
- Other End of Life Announcements are detailed in Open eVision release notes
eVision
Please use Open eVision instead for new developements.
당사의 Deep Learning 솔루션 테스트
이 양식은 Deep Learning 라이브러리 및 애플리케이션을 사용한 프로젝트의 무료 평가를 위한 제출 양식입니다. 당사는 귀하의 프로젝트에 무료로 당사의 Deep Learning 솔루션을 테스트할 수 있는 기회를 제공합니다.