Ver4.12リリースノート

Adaptive Vision Studio 4.12リリースノート

2020年01月09日



新規：WEAVERTM推論エンジンが発表されました。ディープニューラルネットワークは、cuDNN（GPU）と低レベルC ++（Intel CPU）を使用して完全に書き直されました。本番環境でモデルを実行するための汎用フレームワークやPythonコードは使用されていません。このバージョンでは、次の3つのツールに変更が適用されます：Feature Detection, Point Location, Object Classification:

改善：CPUモード、GPUモードでのDeepLearning_DetectFeaturesの推論が3倍速くなりました！これは、基礎となる実装を完全に再設計した結果です。汎用の深層学習フレームワークを、目的に合わせて最適化された独自のコードに置き換えました。さらに、DeepLearning_DetectFeaturesの実行には、ディープラーニングサービスを使用する必要がなくなりました。 （他のツールは、将来のバージョンのソフトウェアで同様に改善される予定です）。
◎警告：4.10より前のバージョンでトレーニングされた機能検出モデルはサポートされなくなりました。それらを再訓練する必要があります。

変更: DeepLearning_DetectFeatures / LocatePoints / ClassifyObject関数およびC ++トレーニングAPIのavl :: DeepLearning :: FeatureDetection / ObjectClassification / PointLocation :: SolveTrainingSamplesからタイプDeepLearningConnectionStateの最初のパラメーターを削除しました。

変更：ディープラーニングツール、ライブラリ、サンプルなどは、ディープラーニングインストールパッケージによってインストールされるようになりました（バージョン4.11までは、Studioのインストールパッケージによって既にインストールされていました）。 Adaptive Vision Studioのみをインストールすると、フィルタープレースホルダーのみが取得されます。

新規：オブジェクト分類ツールでは、単一の画像上で複数のオブジェクトを選択できます。

改善：DeepLearning_ClassifyObjectは、あらゆる方向の長方形の関心領域で動作するようになりました。これにより、最初にオブジェクトの向きを認識してから、実際の分類の前にオブジェクトの向きを正規化できます。たとえば、以前はバウンディングボックスのみを使用してミツバチを特定し、健康なミツバチと病気のミツバチの分類は異なる回転に対処する必要がありました。現在、ミツバチの頭と腹部の位置を特定し、方向を修正して、分類ツールが常に頭を右側に、腹部を左側に持つようにします。これにより、タスクの複雑さが軽減され、結果が改善されます。

新規：DeepLearning_ClassifyObjectのもう1つの改良点は、入力画像のどの領域がニューラルネットワークによってより重要であると見なされたかを示すヒートマップの表示です。これは診断目的に非常に役立ちます。 新規：DeepLearning_ClassifyObjectに新しいパラメーター：詳細レベルがあります。欠陥がほとんど分類結果に影響しない可能性のある高解像度画像でも効果的な分類を実行することができます。

改善：DeepLearning_DetectFeaturesのパラメーター名が「フィーチャーサイズ」から「パッチサイズ」に変更されました。以前の名前は他のツールとは異なる意味を持ち、ユーザーは小さすぎる値を頻繁に使用していたため、誤解を招くものでした。このパラメーターのより高い値を使用してプロジェクトを再評価することもできます。

改善：DeepLearning_LocatePointsの[ダウンサンプル]パラメーターのデフォルト値が0から2に変更されました。多くの異なるプロジェクトからの最高のパフォーマンス値の中央値として値2を特定しました。バージョン4.11でデフォルト値0でこのツールを使用すると、実行速度が非常に最適になりませんでした。

改善：ダウンサンプルの値が小さく、フィーチャサイズの値が大きいDeepLearning_LocatePointsを使用すると、ダウンサンプリングを増やすことを提案する警告メッセージが表示されます。これは、ユーザー間でツールが最適に使用されないもう1つの一般的な理由です。

新規：DeepLearning_DetectAnomaliesにおいてコードの名前が「Featurewise」である新しい異常検出メソッドが追加されました。ピクセル単位の画像比較を特徴空間の直接分析に置き換えることにより、自動エンコードニューラルネットワークの結果を改善します。多くのアプリケーション（すべてではありません！）では、「デノイジング」および「コンテキスト」というコードネームの古いメソッドの精度よりも優れています。 新規：前処理パラメータがDeepLearning_SegmentInstancesに追加されました。

新規：nVidia RTX GPUカードがサポートされるようになりました。 変更：単一のDeepLearning_LoadModelフィルターの代わりに、DeepLearning_LoadModel_FeatureDetectionのような個別のフィルターが追加されました。

新規：ディープラーニングエディターで画像をトレーニング、テスト、または検証として手動でマークできるようになりました。

改善：複数のモデルの読み込みを高速化にしました。



Deep Learning - UX

改善：Deep Learning Serviceを実行すると、サービスが完全にロードされるまでウィンドウは表示されたままになりました（以前は実行していることをユーザーに表示しませんでした。）。

新規：ディープラーニングエディターで編集されているモデルのパスは画面下部に[トレーニング]ボタンと[再開]ボタンと共に明確に表示されるようになりました。このパスによりディスク上のモデルを編集していること、またこのモデルは現在のプロジェクトの外部にあり、他のプロジェクトでも使用できることをユーザーに提示することができます。

変更：ディープラーニングエディターの[OK] / [キャンセル] / [適用]ボタンは、BIOSのような[Save] / [Save & Exit] / [Exit Without Saving]に変更されました。ディープラーニングエディターが実際には単純なモーダルウィンドウではなく、ディスクに保存されたモデルでほとんど独立動作するアプリケーションであるということを反映しています。

改善：ワークフローの個々のステップで使用可能なオプションとコマンドがより明確になりました。

改善：Image Setに表示されるOK / NOKボタンは、よりインタラクティブにクリック可能であることを示すようになりました。これらのボタンは、画像ビューの中央に表示されます。

改善：モデルがまだトレーニングされていない場合、「Traing Results」ステップには、結果が利用できないという情報が表示されます。これは結果が空であるとユーザーに誤解されないのためです。

改善：拡張機能の説明が改善および拡張されました。



IDE

新機能：最小限のプログラムビューが再設計され、使いやすさが向上し、さらにコンパクトになりました。このビューの各ツールは、データフローツールではなくコマンドのようになりました。出力は明確に公開されますが、入力は[プロパティ]ウィンドウでのみ構成する必要があります。一般的な考え方は、このビューを使用しても接続の構造が明らかになることはありませんが、読みやすさを損なうことなくより多くのツールを追加できるようにすることでそれを補います。 1つのマクロフィルター内で基本的なアプリケーションを実行できるようになりました。参照：写真。

新規：数式は、コンパクトビューで可能であったように、最小ビューで直接編集できます。

改善：結果ウィンドウの数値統計の計算が最適化されました。 新規：結果コントロールに表示される統計は、プログラムのフィルターの追加出力としてもアクセスできるようになりました。

新規：Ctrl + Spaceの後に新しいマクロフィルターを作成できるようになりました。

新規：ユーザータイプは、Project Explorerウィンドウの検索ボックスで検索できます。 改善：16ビット画像がデータエディターでサポートされます。

新規：フィルタの説明は、サポートされているすべての言語（中国語、英語、ドイツ語、日本語、ポーランド語）に翻訳されています。

改善：Macrofilter .Netインターフェースジェネレーターダイアログは、より直感的なビルドツールを選択できる[コンパイラ]タブを再設計しました。

新規：Macrofilter .Net Interfaceアセンブリを生成するときにWindows SDKバージョンを選択することが可能です。 ◎　新規および改善されたフィルター

新規：次のフィルターが追加されました：AngleBetweenPlanes3D、AngleBetweenSegments3D、AngleBetweenThreePoints3D、AngleBetweenVectors3D、SplitPointGrid3D、LineLineIntersection3D。

新規：プロパティSegment3D.Lengthが追加されました。

改善：ImageDifferenceフィルターは、チャンネルを平均化せずにマルチチャンネル画像で動作できるようになりました。

新規：複数のグリッドを操作するための追加のCalibrateWorldPlaneフィルターが実装されました。

改善：フィルターDetectCalibrationGrid_Circlesが再実装されました。

新規：プロファイル処理フィルターは、画像処理操作のinRoiと同等のinRange入力を受け取りました。

新規：FitSegmentToPointsフィルターには、堅牢なバージョン（TheilSen、RANSACなど）もあります。

新規：Image Stitchingに関する追加のドキュメントが作成されました。
https://docs.adaptive-vision.com/4.12/studio/machine_vision_guide/CameraCalibrationAndWorldCoordinates.html#stitching 新規：いくつかの新しい統計分析フィルターwerが追加されました：FindDataMode（メソッド：FixedCount、FixedSpread、MeanShiftを使用）、QuadraticRegression（堅牢なバリアントを使用）。

新規：新しいフィルターGetProfileValue追加されました。

新規：新しいフィルターSelectByPredicateとSelectByRangeがあります。これらはClassifyByPredicateとClassifyByRangeに非常に似ていますが、出力が少ないため少し高速です。アプリケーションのボトルネックでそれらを使用します。

新規：新しいフィルターCropImageToQuadrangle追加されました。

改善：AVX2命令セットのフィルターを最適化することにより、最新のプロセッサーのパフォーマンスが大幅に向上しました。以下のフィルターが改善されました： LocateSingleObject_NCC, LocateMultipleObjects_NCC, ThresholdImage, ThresholdImage_Relative, RgbToHsv, SharpenImage, RemapImage, ImageDifference, SmoothImage_Mean_Mask, SmoothImage_Gauss, SmoothImage_Gauss_Mask, DifferenceOfGaussians, DilateImage, ErodeImage, AverageChannels, AddChannels, GradientImage_Mask, GradientMagnitudeImage, GradientDirAndPresenceImage, RemapImage ,ほとんど全部のImage Combinatorsフィルタ―。 改善：1D Edge Detection フィルターと Shape Fitting フィルターがさらに最適化されました。場合によっては、4の高速化係数を達成できます。

改善：マルチスレッドの活用により画像のダウンサンプリングが最適化されました。 新規：高度な画像セグメンテーション用の新しいフィルターFindMaxStableExtremalRegionsが追加されました。



データマトリックスコード

新規：「FinderEdges」という名前のデータマトリックスコードの検出のための新しい方法があります。これにより、実行時間はわずかに長くなりますが、ほとんどの（すべてではありません）データセットの信頼性が向上します。この方法は、コードのクワイエットゾーンが歪む可能性がある場合に特に推奨されます。

改善：データマトリックスコード読み取りの実装で、並列データ処理の新しい、より優れたスキームが使用されるようになりました。最新のIntelプロセッサでは、ケースに応じて、速度が5％20％向上します。

新規：アウトラインが歪んだコードを読み取ることが可能になりました。 AllowDistortionパラメーターで制御されます。

修正：データマトリックスコードの読み取りにより、並列実行時に問題が発生した。現在、完全にスレッドセーフになっています。 ◎　



ハードウェアサポート

新規：SmartRay 3Dセンサーのサポートが追加されました。

新規：Microviewカメラのサポートが追加されました。

新規：Dahuaカメラのサポートが追加されました。

改善：新しいPhotoneo SDK (1.2.14)のサポートが追加されました。

改善：一部のカメラのGenTLモジュールのライフタイムに関する問題の回避策を立てました。新しいセッティング「Keep System Modules Alive」が追加されました。 ◎　ライセンス 新規：Adaptive Vision Libraryに向け「CoreLimit」という新しいライセンス方式を導入しました。最大8つの物理コアを持つコンピューター上で任意の数のスレッドを使用できます。

新規：usbドングルでThreadFactorとCoreLimit対応ライセンスを使用できるようになりました。 新規：ライブラリランタイムだけでなく、Studioランタイム（非常に大容量のアプリケーションのみ）の個々のモジュールのライセンスを取得できるようになりました。

新規：ドングルベースのライセンスには、割り当てられたユーザーに関する情報が含まれるようになりました。

改善：因子番号のライセンスメカニズムが再実装されました。より厳密にチェックされるようになりました。 変更：新しく作成されたドングルベースのライセンスは、4.12より前のバージョンでは動作しません。アップグレードされる古いドングルは動作します。

改善：Adaptive Vision Library Liteは多くの新しいフィルター(特に2D Geometryに関わるフィルター)を追加しました。これらのフィルターは、以前Professionalエディションでのみ利用可能でした。目的としては、OpenCV / imgprocをはるかに機能的に代替することですが、広範な幾何学的フィルターと基本的な画像取得インターフェイスを備えています。
◎　AVL.NET 新規：AvlNetオブジェクトを保存するための汎用関数LoadObjectおよびSaveObjectが追加されました。 修正：AVL関数でのオプションの出力サポート-計算する出力を選択できるようになりました。

変更：オプションの構造体は、構造専用の新しいAvlNet.NullableValue クラスで処理されます（ジェネリック型パラメーターとして使用できないSystem.Nullable の代替クラス）。

変更：以前は大きすぎたAVL関数のオーバーロードを減らしました。

改善：C ++でデフォルト値を宣言した出力をスキップするAVL関数のオーバーロードが導入されました。 ◎　Linux - AVL 新規：QtCreator wizardサポートが追加されました。



その他

新規：C ++コードジェネレーターが書き込み可能なグローバルパラメーターをサポートするようになりました。

改善：HMIコントロールDetailedListViewは、マウスイベントとキーボードイベントを処理できるようになりました。