NI-DL 應用框架：圖像分類，目標檢測，分割提取。
底層：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++
上層：VC++，C#.NET Winform
源碼編譯，支持本地部署，雲部署。
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【圖像分割】
把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域並提出感興趣目標。
示例1：
硬幣數字區域提取
下圖為預測拍照圖片中的所有硬幣的正面中數字1的區域位置的分割提取。
訓練參數配置如下：
樣本管理如下：
圖像標注方式如下：
示例2：
通過對幾十張樣本圖片中出現的不同位置的A、B、C字符進行塗抹標記不同的類別顏色，然后進行訓練。這樣當預測一張新的圖片中的ABC時，就可以快速標記出此張圖片的ABC的位置。
