影像辨識:就是機器模擬人類所看到的東西去判斷所見的內容。
是深度學習之下的一個重要應用。
稍微說明一下影像辨識用在哪裡。
學習影像辨識最簡單的應該都是從數字去辨識。
而應用在自駕車上，影像辨識是不可或缺的元素，因為人開車，眼睛一定是要眼觀前方並且隨時注意周遭附近有無障礙物像是人、貓狗、石頭等等之類的。因此原本也是利用監督式的機器學習，告訴它什麼是車子;什麼是人，但由於這個方式的辨識率太低了，後來的深度學習便大幅降低了這個機率。另外深度學習在影像技術上有蠻大的發展，舉例像是物件分類和物件偵測。
物件分類:是一張照片去做不同物件的分類，因此需要做特徵的取用。
物件偵測(Object Detection):和分類不一樣的是，它還有位置上的區別，它會去定位物件的所在位置。
在辨識的時候，會做sliding windows ，將物體框起來，但是框起來後裡面的物體有大有小，因此要逐次去修改在做sliding windows，這樣會耗費相當多的運算資源，因此不敷使用。
物件偵測使用許多的目標檢測算法，目前都正在蓬勃發展之中。下一篇就帶大家簡單認識一下吧!
參考資料:
https://scitechvista.nat.gov.tw/c/sTmG.htm
https://tomorrowsci.com/technology/%E8%87%AA%E9%A7%95%E8%BB%8A-%E8%AD%98%E4%BA%BA%E4%B9%8B%E6%98%8E-%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92-%E5%AF%A6%E7%8F%BE-%E5%BD%B1%E5%83%8F%E8%BE%A8%E8%AD%98%E7%B3%BB%E7%B5%B1/
http://blog.udn.com/yccsonar/128563761
https://medium.com/coding-like-coffee/%E7%89%A9%E4%BB%B6%E5%81%B5%E6%B8%AC-object-detection-902ee7ba758b
https://medium.com/cubo-ai/%E7%89%A9%E9%AB%94%E5%81%B5%E6%B8%AC-object-detection-740096ec4540
https://kknews.cc/zh-tw/code/k2yqmvb.html