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【机器视觉领域】VisionPro笔面试题解析:涵盖图像预处理、
模型量化
、多任务学习等关键技术及应用场景列出了20
内容概要:本文详细介绍了Cognex公司开发的机器视觉软件平台VisionPro的功能和技术细节。文章涵盖了VisionPro支持的图像预处理技术、
模型量化
、多任务学习、大规模数据集处理、硬件加速、模型压缩、实时视频流处理、模型训练策略、图像分割、模型部署等多个方面。此外,还解释了VisionPro在图像处理、工具使用、图像采集、教导模式、噪声处理、图像匹配、ROI定义、预处理、与PLC或机器人集成、条形码和二维码读取、几何分析、OCR、缺陷检测、3D图像处理、实时数据采集、标定、模板匹配、系统集成、调试优化、Blob分析、图像拼接、颜色分析、轮廓检测、特征匹配、动态跟踪、实时图像处理优化、PLC通信、相机设置与调试以及图像分割等方面的具体应用和技术实现。; 适合人群:具备一定机器视觉基础知识,从事工业自动化、质量控制、图像处理等相关领域的工程师和技术人员。; 使用场景及目标:①掌握VisionPro在图像预处理、
模型量化
、多任务学习等方面的实现方法;②了解如何处理大规模数据集、进行硬件加速和模型压缩;③熟悉实时视频流处理、图像分割、模型部署等技术的应用;④学习如何进行图像采集、噪声处理、图像匹配、几何分析、OCR、缺陷检测等实际操作;⑤掌握与PLC、机器人等设备的集成方法,以及系统调试和优化技巧。; 阅读建议:由于VisionPro涉及众多技术和应用场景,建议读者结合自身需求,重点学习相关模块的功能和实现方法。在实践中,可以通过调试和优化,逐步掌握VisionPro的各项功能,并应用于实际项目中。
2025-05-12 09:10:35
485KB
机器视觉
VisionPro
图像处理
模型量化
1
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模型量化
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2022-11-21 11:26:00
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模型量化
库:量化和压缩深度学习模型-matlab开发
深度学习工具箱
模型量化
库可对您的深度学习模型进行量化和压缩。 它提供了仪器服务,使您能够在校准步骤中收集有关权重,激活和中间计算的层级数据。 使用仪器数据,库/附加组件可对模型进行量化,并提供度量标准以验证量化网络的准确性。 库/附加组件使迭代工作流能够优化量化方法,以满足所需的精度。 它提供了启发式选择正确的量化策略。 您可以验证量化网络,然后将精度与单个精度基准进行比较。 库/附加组件提供了一个“量化”应用程序,可让您分析和可视化仪器数据,以了解对选定图层的权重和偏差进行量化的准确性方面的权衡。 该库/附加组件支持针对支持的层的FPGA和NVIDIA GPU的INT8量化。 请在此处参考文档: https : //www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/deepnetworkquantizer-app.html 该硬件支持包适用于R20
2021-09-16 14:50:38
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1,神经网络和卷积神经网络
模型量化
方法,主要包括线性量化和聚类量化两种方法。 2,可指定模型进行定点话,并输出量化后参数统计和finetune,可设置任意bit量化。 3,支持MLP,Lenet,Alexnet,VGG,GoogleNet系列,Resnet系列,MobileNet系列的量化。
2021-03-27 21:11:45
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