2、支持ARM平臺下深度學習應用程序部署
HALCON 19.05可以以“開箱即用”的方式在Arm?處理器上進行深度學習推理，這使得在無需其它專用硬件的條件下，可直接在嵌入式設備上完成深度學習應用程序部署。目前HALCON的三種深度學習技術：圖像分類，目標檢測和語義分割，都支持在基于Arm?處理器的嵌入式設備上推理。
3、改進的基于形狀的匹配技術
基于形狀的匹配是HALCON最重要的核心技術之一，MVTec不斷改進該技術以拓寬其應用領域，使用HALCON 19.05，可以專門指定所謂的“clutter”區域，該區域是指搜索模型中不應包含任何輪廓的區域。在搜索模型中添加“clutter”區域可以獲取更穩健的匹配結果，例如在具有重復結構的圖像中。
4、增強的基于表面的匹配技術
HALCON 19.05版本中，支持邊緣的表面匹配技術得到很大提升，尤其是在有點云噪聲的情況下也可以得到穩健的匹配結果。用戶可以通過多個參數的最小得分（min-scores）來控制表面和邊緣信息的影響，另外，在沒有XYZ圖像可用時，可以使用一個新參數完全關閉3D 邊緣對齊，這可以減少由于3D數據不足而對匹配結果造成的影響，同時保留有價值的二維信息用于曲面和二維邊緣對齊。
5、速度提升
MVTec在HALCON每一個版本迭代中，都會花費很多精力去提高算法的速度。在新版HALCON中，又有很多算子在速度上有了大幅的提升，比如在AVX2處理器上affine_trans_image的速度提高了230%，當然這也取決于圖像的類型和設置。
6、簡單易用的深度學習標注工具
MVTec將于6月或7月發布Deep Learning Tool Version 0.2，新版本的深度學習標注工具將支持旋轉矩形標注，并支持中文。對于支持語義分割的深度學習標注工具將于2019年底發布。
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