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Halcon所有类及类下算子作用索引-HDlModel深度学习模型（18.11）（17.12~24.11版）这里的类和算子是针对.NET环境的。类和算子是从Halcon 17.12版本开始，名称中未包含数字版本说明的，表示17.12版本中已经包含。名称中有数字说明的，则表示是从数字版本后才增加的。目前已经更新到Halcon 24.11版本。而17.12之前版本中是否包含当前的类和算子，则未做验证。但是从更新历史来看，大部分的类和算子都是包含的，更新版本后，也只是增加一两个新类、几个十来个算子，多数版本可能并未增加新类。增加一个新类相当于增加一个新的功能模块，并不是每个版本都有新功能模块推出的，很多版本只在现有类中增加了几个算子。图像处理发展这么多年，中间增加的功能都比较少，Halcon在引入深度学习后，才多增加了几个类，如深度学习、深度OCR、深度Counting、深度Matching3D等。 《LabVIEW HALCON图像处理入门教程(24.09)》含深度学习，LabVIEW使用NI Vision+Halcon混合编程机器视觉与图像处理入门学习资料 Index of all Classes and Methods所有类和方法索引 HDlModel深度学习模型（18.11）Represents an instance of a Deep Neural Network. 表示深度神经网络的实例。 AddDlPruningBatch添加深度学习剪枝批次（20.11）Calculate scores to prune a deep learning model. 计算分数以修剪深度学习模型。 ApplyDlModel应用深度学习模型（18.11）Apply a deep-learning-based network on a set of images for inference. 在一组图像上应用基于深度学习的网络进行推理。 ClearDlModel清除深度学习模型（18.11）Clear a deep learning model. 清除深度学习模型。 CreateDlModel创建深度学习模型（21.11）Create a deep learning model. 创建深度学习模型。 CreateDlModelDetection创建深度学习模型检测（18.11）Create a deep learning network for object detection. 创建用于对象检测的深度学习网络。 CreateDlPruning创建深度学习剪枝（20.11）Create a pruning data handle. 创建剪枝数据句柄。 DeserializeDlModel反序列化深度学习模型（18.11）Deserialize a deep learning model. 反序列化深度学习模型。 GenDlModelHeatmap生成深度学习模型热图（19.11）Infer the sample and generate a heatmap. 推断样本并生成热图。 GenDlPrunedModel生成深度学习修剪模型（20.11）Prune a deep learning model. 修剪深度学习模型。 GetDlModelLayer获取深度学习模型层（21.05）Create a deep copy of the layers and all of their graph ancestors in a given deep learning model. 在给定的深度学习模型中创建层及其所有图形原型的深度副本。 GetDlModelLayerActivations获取深度学习模型层激活（21.05）Get the activations of a Deep Learning model layer. 获取深度学习模型层的激活。 GetDlModelLayerGradients获取深度学习模型层梯度（21.05）Get the gradients of a Deep Learning model layer. 获取深度学习模型层的梯度。 GetDlModelLayerWeights获取深度学习模型层权重（21.05）Get the weights (or values) of a Deep Learning model layer. 获取深度学习模型层的权重（或值）。 GetDlModelLayerParam获取深度学习模型层参数（21.05）Retrieve parameter values for a given layer. 检索给定图层的参数值。 LoadDlModelWeights加载深度学习模型权重（21.05）Load the weights of a source model into a target model. 将源模型的权重加载到目标模型中。 OptimizeDlModelForInference优化深度学习推理模型（20.11）Optimize a model for inference on a device via the AI2-interface. 通过AI2-接口优化设备上的推理模型。 ReadDlModel读取深度学习模型（18.11）Read a deep learning model from a file. 从文件中读取深度学习模型。 SerializeDlModel序列化深度学习模型（18.11）Serialize a deep learning model. 序列化深度学习模型。 SetDlModelLayerWeights设置深度学习模型层权重（21.05）Set the weights (or values) of a Deep Learning model layer. 设置深度学习模型层的权重（或值）。 SetDlModelParam设置深度学习模型参数（18.11）Set the parameters of a deep learning model. 设置深度学习模型的参数。 TrainDlModelAnomalyDataset训练深度学习模型异常数据集（19.11）Train a deep learning model for anomaly detection. 训练用于异常检测的深度学习模型。 TrainDlModelBatch训练深度学习模型批次（18.11）Train a deep learning model. 训练一个深度学习模型。 WriteDlModel写入深度学习模型（18.11）Write a deep learning model in a file. 在文件中写入一个深度学习模型。 | 
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