Deep Learning Tool为Halcon开发公司MVTec官方提供的一款标注工具：
标记培训数据是任何深度学习应用程序的关键的第一步。 当涉及到应用程序的性能，准确性和健壮性时，此标记数据的质量起着重要作用。
借助MVTec深度学习工具，我们正在为HALCON用户创建全面流畅的深度学习体验。 通过开发我们自己的解决方案，我们确保可以将其输出无缝集成到HALCON中。 该应用程序还使我们能够吸收在开发HALCON深度学习算法时获得的丰富经验和专业知识，而该算法自然也涉及很多标签！
Deep Learning Tool提供三种不同标注方法，分别为：
1、图像分类；
2、无方向的目标检测标注；
3、有方向的目标检测标注；
工具可通过官方网站下载，只需要注册一下账号就可以免费下载使用：
https://www.mvtec.com/products/deep-learning-tool/
在这里，我也通过网盘将我下载的工具上传，大家可以直接通过网盘下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1vauvykUkvrMJ3J3jIDoHaQ
提取码：zblk
软件安装：
1、下载解压后直接运行MVP文件安装即可；
2、安装好之后，直接打开软件，界面为英文界面，里面是我自己正在标的案例；
3、工具已经提供了中文语言，直接点击右上角的设置按钮，第一个选项中选择中文即可，然后重启软件；
4、重启后，界面就成为了我们的中文版啦
软件使用：
软件提供三种不同的标注方式，可根据自己的需求新建不同的项目；
1、图像分类；-------用于整幅图片分类，例如官方深度学习（分类）的第一个水果分类案例
2、无方向的目标检测标注；---------用于目标检测，例如官方深度学习（目标检测）的药丸检测案例
3、有方向的目标检测标注；---------用于目标检测，目前我还没有跑通这个标注及应用，指导怎么用的并且以有跑通案例的同学可以分享下成果
根据自己的项目建立完项目后，这里我用第二个演示（对象检测，轴平行矩形），填写下面的项目名称及路径，切记，项目名称和路径不能出现中文；
然后通过图像按钮添加文件或单张图片；
打开第一张图片，点击‘+’号添加标签，然后使用对应颜色的标签匡选出标签对应物体，框最好刚刚包含物体全部轮廓即可，不要太大或太小，以同样的方法依次标注完所有图片，这是个简单但非常耗时工作，还费眼睛！！！
标注完成后，选择导出数据集，则标注的工作就完成啦，
接下来就可以在深度学习算法中读取提前标注的数据集，进行模型训练了
版权声明：本文为CSDN博主「笺墨」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/fengyingv/article/details/108951829
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