Halcon深度学习有哪些检测模块

一．图像分类 IMAGE CLASSIFICATION
①．图像分类：
将图像分类至一组给定类别中的一个类别，例如：逐张图像区分柠檬和苹果，由于标注工作量较少，设置时间显著缩短，分类器可以极快地应用于新数据。
二．物体检测 OBJECT DETECTION
①．物体识别（轴平行矩形）
物体识别（轴平行矩形）：简单物体检测方法。
找出训练物体类别，使用平行坐标轴方向的矩形框将其标出。
还可以分离彼此接触部分重叠的物体，这样就能实现物体计数，例如，验证客户订单是否已正确拾取并放置。
②．物体识别（自由矩形）
物体识别（自由矩形）：高级物体检测方法。找出训练的物体类别，使用可以调整方向的矩形框将其标注。
特别适用于轴平行矩形无法以为最佳方式围住的倾斜形状物体，例如倾斜放置的铅笔，需要注意物体方向时可以采用这种方法，例如需要拾取物体并将其按照正确方向放置时。
这种高级物体检测方法还可以计数物体的尺寸。
三．语义分割 SEMANTIC SEGMENTATION
①．有监督
异常检测 ANOMALY DETECTION
②．无监督
四．边缘提取 EDGE EXTRACTION
深度学习边缘提取是一种新的、独特的方法来稳健地提取边缘（例如，对象边界），它具有两个主要用例：
尤其是对于图像中可以看到多种边缘的场景，MVTec 的深度学习边缘提取可以只用很少的图像进行训练，从而可靠地提取出想要的边缘。
因