截至本版本，DLT支持HALCON DL模型中提供的目标检测和实例分割的培训和评估。

拆分、培训和评估页面上的快速帮助已得到改进。现在，在窗口中打开的不是集成面板，而是快速帮助。可以通过章节标题旁边的图标或通过“快速帮助”菜单项访问相应的快速帮助。更改评估设置时，可能会出现显示的评估结果不再有效的情况。在这种情况下，现在会显示一个警告框，用于将参数重置为以前使用的值或使用新参数更新评估。不一致的参数显示为橙色。

现在可以在用于OpenVINO的HALCON AI2接口上运行评估OpenVINO™  和TensorRT™ ，前提是设备环境支持以上模型。

现在可以在“训练”和“评估”页面上为训练添加注释或对其进行编辑。用于输入注释的文本字段已打开专用对话框的按钮所取代。

现在可以通过快捷键Shift + F11将DLT窗口重置为初始窗口大小（1280x800）。

重新设计了评估页面，以提高清晰度并提供更多信息。

用户现在可以按Ctrl + F组合键，通过快速文本过滤功能搜索“多媒体资料”页面上的图像。

除了异常检测，所有项目类型的训练选项现在都提供了选择用于最小化总损失函数值的解算器（Adam或SGD）。

用于显示未标记图像或有关这些图像的统计信息的伪类名“No label”已重命名为“unlabeled images”。

“标签”一词已改为“实例”，以反映更广泛的深度学习方法。

DLT通过附加的过滤标准进行了功能扩展。现在可以根据图像注释对图像进行过滤。此外，快速文本过滤器现在也可以考虑图像中的注释。

DLT扩展了在图像页面上为数据集中的每个图像添加注释的功能。

在GC-AD项目中，评估页面上的后处理对话框现在提供了通过轴对齐的矩形来限制推理图像的域的选项。

异常检测训练的子模型（GC-AD组合、全局、本地）现在可以单独导出。

评估报告现在包含有关用于异常检测项目的后处理参数的进一步信息。

导出经过训练的模型和报告的功能现在位于单独的“导出”页面上。

“训练”页面扩展了一个对话框，允许调整网络和预处理参数，并可视化它们对训练图像的影响。

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