AiDitron培训工具使用指南
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简介：
《AiDitron培训工具使用指南》是一份详尽的手册，旨在帮助用户掌握AiDitron的各项功能与操作技巧，快速提升工作效率。
AiDitron训练工具是一款基于神经网络算法的人工智能深度学习软件，主要用于目标物体的定位、识别及缺陷检测。本手册将详细介绍该工具的运行环境、模块组成、使用方法及相关术语，并提供操作流程与注意事项。
一、运行环境
为了确保流畅运行，必须满足一定的硬件和软件要求：处理器最低配置为Intel Core i5，推荐使用i7或Xeon系列；图形处理单元（GPU）需配备Nvidia显卡且CUDA计算能力至少达到3.0版本，建议的型号包括GTX1060、GTX1070、GTX1080及TITAN，内存不低于6GB。操作系统推荐使用Windows 7或Windows 10（64位）。此外，支持图片格式为PNG、BMP、TIFF和JPEG。
二、AiDitron简介
该工具包含三个核心模块：对象定位模块、像素检测模块以及对象分类模块。每个模块都有其独特的功能，并可根据具体需求单独使用或组合使用。
1. 对象定位模块具备强大的定位与分类能力，适用于具有固定形状的对象。
2. 像素检测模块则能够实现像素级别的精确检测，特别适合于处理形状不固定的缺陷。
3. 对象分类模块专注于高识别率的类别划分任务，并能对图片中的多个对象进行准确归类。
三、常用术语
1. 工程：指一个完整的项目运行所需的空间和资源集合，包括原始图像、训练模型等。工程创建依据项目的具体需求而定。
2. 图片标记词汇表：包含用于标识目标位置与类型的GT（Ground Truth），表示不确定区域的Mask以及显示识别结果的Result。
3. 界面操作按钮：涵盖新建项目、导入图片、剪切编辑、启动训练及测试等，是软件运行的关键部分。
四、模块详细介绍
1. 对象定位模块：用于固定形状对象的位置和分类，流程包括打开程序、创建工程、添加图像文件以及进行标记与训练。
2. 像素检测模块：专注于像素级别的缺陷分析，特别适用于形态不固定的瑕疵识别任务。
3. 对象分类模块：专为高精度的类别区分设计，能够准确地对图片中的多个对象进行分类。
五、工具组合使用
根据实际需求可以灵活搭配上述各模块。比如先利用定位模块确定目标位置，接着通过像素检测进一步细化分析区域，并最终依靠分类模块实现详细的归类处理。
六、训练注意事项
在训练过程中需注意：对象定位与像素检测两个模块的训练可中途暂停但测试不能中断；模型训练完成后将自动进入评估阶段以检验识别性能。
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