SaigeModelInfo¶
#include <SaigeVisionAPI.h>
包含模型信息的结构体。
See also: SaigeGetModelInfo
Public Attributes¶
| Type | Name |
|---|---|
| char[ ] | networkType 表示使用的深度学习网络类型。 |
| int | numOfClasses 类别的数量。 |
| char[ ][ ] | classNames 类别名称。 |
| char[ ][ ] | classColors 类别颜色代码。颜色采用 HTML 格式，可以使用 SaigeColorCodeToRGB API 转换为 RGB 值。 |
| bool[ ] | classIsNg 指示每个类别是否为 NG 类别。 |
| const char * | description 在训练时提供的模型描述。 |
| const char * | usedGpuName 训练时使用的 GPU 名称。 |
| const char * | numOfIterations 完成的训练迭代次数。 |
| int | numOfTrainImages 直接用于训练的图像数量。 |
| int | numOfValidationImages 在训练过程中用于验证的图像数量。 |
| long long | trainingTimeStarted 表示训练开始时间的 Unix 时间戳值。 |
| long long | trainingTimeCompleted 表示训练完成时间的 Unix 时间戳值。 |
| long long | trainingTimeElapsed 完成训练所花费的时间（以秒为单位）。 |
| char[ ] | developerVersion 训练模型时使用的 SaigeVision Developer 版本。 |
| char[ ] | serverVersion 训练模型时使用的 SaigeVision Developer 组件的服务器版本。 |
| char[ ] | moduleVersion 训练模型时使用的 SaigeVision Developer 组件的深度学习模块版本。 |
| SaigeRoiInfo | roiInfo ROI 信息。 |
| float | resizeFactor (SEG) 应用于输入图像的缩放因子，也适用于推理图像。 |
| int | cropSizeWidth (DET, SEG, IEN) 训练时使用的补丁的宽度，与推理图像无关。 |
| int | cropSizeHeight (DET, SEG, IEN) 训练时使用的补丁的高度，与推理图像无关。 |
| int | imageResizeWidth (IAD, CLS, DET) 应用于输入图像的缩放宽度，也适用于推理图像。 |
| int | imageResizeHeight (IAD, CLS, DET) 应用于输入图像的缩放高度，也适用于推理图像。 |
| int | targetTextSize (OCR) 在训练中使用的目标文本框高度，自动调整图像中文本框的缩放比例。 |
| const char * | targetImageQuality (IEN) 在训练中选择的增强质量， high 或 ultra-high 之一。 |
| const char * | inputDataProcessingMode (DET) 在训练中使用的数据预处理模式。 |
| int | cropNumOfRows (DET) 当数据预处理模式为 crop_and_resize 时，裁剪后图像的行数。 |
| int | cropNumOfCols (DET) 当数据预处理模式为 crop_and_resize 时，裁剪后图像的列数。 |
| const char * | targetTextShape (OCR) 训练中使用的目标文本形状，可以是 straight 或 curved。 对于在旧版本中训练的模型，可能为空。 |
Public Attributes Documentation¶
networkType¶
表示使用的深度学习网络类型。
char[] networkType;
以 (v1) 结尾的网络类型指的是在 SaigeVision 1.x.x 版本中使用的网络类型（虽然网络类型相同，但模型文件不兼容）。
| 功能 | 支持的网络类型 |
|---|---|
| IAD | Fast, Standard, Accurate |
| CLS | Fast, Standard, Accurate, Shallow (V1), Standard (V1), Deep (V1) |
| SEG | Fast, Standard, Accurate, Shallow (V1), Standard (V1), Deep (V1) |
| DET | Fast, Standard, Accurate |
| OCR | Fast, Standard / Contextual, Literal / Short, Medium, Long的组合。（例如：Industry, Fast Short）更多详细信息请参考 SAIGE VISION 开发者文档。 |
| IEN | Fast, Standard |
numOfClasses¶
类别的数量。
int numOfClasses;
类别的数量根据功能计算如下：
| 功能 | 类别数量 | 备注 |
|---|---|---|
| IAD | 2 | 固定为 OK 和 NG |
| CLS | 用户添加的类别数量 | - |
| SEG | 用户添加的类别数量 + 1 | 包括自动分配的 OK 类别 |
| DET | 用户添加的类别数量 + 1 | 包括自动分配的 OK 类别 |
| OCR | - | 不适用 |
| IEN | - | 不适用 |
classNames¶
类别名称。
char[][] classNames;
classColors¶
类别颜色代码。颜色采用 HTML 格式，可以使用 SaigeColorCodeToRGB API 转换为 RGB 值。
char[][] classColors;
See also: SaigeColorCodeToRGB
classIsNg¶
指示每个类别是否为 NG 类别。
bool[] classIsNg;
description¶
在训练时提供的模型描述。
const char * description;
usedGpuName¶
训练时使用的 GPU 名称。
const char * usedGpuName;
numOfIterations¶
完成的训练迭代次数。
const char * numOfIterations;
numOfTrainImages¶
直接用于训练的图像数量。
int numOfTrainImages;
numOfValidationImages¶
在训练过程中用于验证的图像数量。
int numOfValidationImages;
trainingTimeStarted¶
表示训练开始时间的 Unix 时间戳值。
long long trainingTimeStarted;
trainingTimeCompleted¶
表示训练完成时间的 Unix 时间戳值。
long long trainingTimeCompleted;
trainingTimeElapsed¶
完成训练所花费的时间（以秒为单位）。
long long trainingTimeElapsed;
developerVersion¶
训练模型时使用的 SaigeVision Developer 版本。
char[] developerVersion;
serverVersion¶
训练模型时使用的 SaigeVision Developer 组件的服务器版本。
char[] serverVersion;
moduleVersion¶
训练模型时使用的 SaigeVision Developer 组件的深度学习模块版本。
char[] moduleVersion;
roiInfo¶
ROI 信息。
SaigeRoiInfo roiInfo;
See also: SaigeRoiInfo
resizeFactor¶
(SEG) 应用于输入图像的缩放因子，也适用于推理图像。
float resizeFactor;
cropSizeWidth¶
(DET, SEG, IEN) 训练时使用的补丁的宽度，与推理图像无关。
int cropSizeWidth;
cropSizeHeight¶
(DET, SEG, IEN) 训练时使用的补丁的高度，与推理图像无关。
int cropSizeHeight;
imageResizeWidth¶
(IAD, CLS, DET) 应用于输入图像的缩放宽度，也适用于推理图像。
int imageResizeWidth;
imageResizeHeight¶
(IAD, CLS, DET) 应用于输入图像的缩放高度，也适用于推理图像。
int imageResizeHeight;
targetTextSize¶
(OCR) 在训练中使用的目标文本框高度，自动调整图像中文本框的缩放比例。
int targetTextSize;
targetImageQuality¶
(IEN) 在训练中选择的增强质量，high 或 ultra-high 之一。
const char * targetImageQuality;
inputDataProcessingMode¶
(DET) 在训练中使用的数据预处理模式。
const char * inputDataProcessingMode;
可以是 resize 或 crop_and_resize。对于旧版本训练的模型，可以是 resize 或 crop。
- 如果设置为
resize，可以获取 SaigeModelInfo::imageResizeWidth 和 SaigeModelInfo.imageResizeHeight。 - 如果设置为
crop_and_resize，可以获取 SaigeModelInfo::cropNumOfRows 和 SaigeModelInfo.cropNumOfCols。
cropNumOfRows¶
(DET) 当数据预处理模式为 crop_and_resize 时，裁剪后图像的行数。
int cropNumOfRows;
cropNumOfCols¶
(DET) 当数据预处理模式为 crop_and_resize 时，裁剪后图像的列数。
int cropNumOfCols;
targetTextShape¶
(OCR) 训练中使用的目标文本形状，可以是 straight 或 curved。 对于在旧版本中训练的模型，可能为空。
const char * targetTextShape;