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2021 iThome 鐵人賽

DAY 21
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AI & Data

我比機器更需要學習系列 第 21

Day21 TensorFlow&OpenCV簡介

我的目的

學習圖像辨識,順便拯救專題,再順便參加鐵人賽,一魚三吃,真香/images/emoticon/emoticon01.gif

圖像辨識的原理

簡單說就是,先用小範圍的濾鏡(filter)來取得影像的邊緣、形狀等......特徵,再運用這些特徵訓練模型。


什麼是神經網路模型?

模型是特徵值X和標籤Y之間的關係。常見的有:
多層感知器 MLP(Multilayer Perceptron):主要用在Excel格式的資料。
卷積神經網路 CNN(Convolutional Neural Network):主要用在圖片和多維度的資料。
循環神經網路 RNN(Recurrent neural network):大多用在文字。
長短期記憶LSTM(Long Short-Term Memory):用在跟時間有關的資料。


什麼是TensorFlow?

是一種由Google開發的開源的框架。

TensorFlow的優點

  • 開發自由度高。
  • 遇到問題較容易找到解決辦法。
  • 會隨著新的機器學習演算法更新。
  • 具有高度可視化的工具TensorBoard。

什麼是OpenCV?

全稱是Open Source Computer Vision Library,是一個跨平台的電腦視覺處理函式庫。

OpenCV的應用

  • AR
  • VR
  • 人臉識別
  • 手勢識別
  • 人機互動
  • 動作識別
  • 運動追蹤
  • 物體識別
  • 圖像分割
  • 機器人

Reference:TensorFlow 2.x人工智慧、機器學習超炫範例200+


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