海康机器人visionmaster深度学习图像分类

一：硬件环境：
深度学习模块训练运算量较大，依赖GPU进行加速，硬件需独立显卡支撑，目前训练只支持英伟达 核心显卡。显卡硬件配置越高，训练及预测耗时越短。
1，模型训练：
 本地训练 a) 6G及以上显存 DL单字符识别训练实现显存自适应，能根据硬件配置自动分配训练 显存，从耗时等综合因素考虑推荐采用6G及以上显存显卡训练,如GTX 1660Super,RTX 2080,RTX 3070等 b) 需去英伟达显卡驱动官网（https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/）,根 据电脑显卡型号下载451.22版本以上驱动 c) VisionTrain1.4（VM4.0）版本已支持30系列显卡训练（预测），以前版本不支持
 支持萤石云服务器训练
 支持本地云服务器训练 2，模型检测：
 支持GPU版本检测 （需2G及以上显存。单DL模块2G显存可以满足，多DL流程或单流程 多 DL模块需更大的显存）
 支持CPU版本检测 （效果与GPU版本一致，检测耗时会比GPU版本长）
 操作系统要求为Windows7或Windows10 （系统需要安装完整版，不能装裁切版）
若显卡配置符合条件，发现无法进行训练或预测，则需检查显卡驱动，要求安装451.22版本以上显 卡驱动（显卡驱动的要求和显卡本身以及VM的版本有关）
二：适用场景：
深度学习图像分类，通过学习每个目标类别的图像特征，以准确区分各个目标的种类。它利 用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域归为若干个类别