iT邦幫忙

2021 iThome 鐵人賽

DAY 30
1
Software Development

從林到有_Image processing系列 第 30

[D30] 結論!

終於來到心心念念的第 30 天了!(放煙火)

還記得當初的目標是要用這 30 天學會影像處理的每一部分,所以慢慢地從一開始數位影像的定義、色彩規則,到中間程度的雜訊和濾波器,再進一步了解影像處理領域中很重要的 CNN,再到最後的物件偵測,又是一個接著一個的重頭戲。

在這過程中,我覺得 CNN 卷積網路是真的很重要,幾乎就是後面物件偵測(RNN 系列、YOLO 系列)的一切基礎!這部份真的要學好,至紹要知道是如何運作的,如果忘記了或不太熟,可以看之前整理的 CNN 會對卷積網路更熟悉喔~

再來是後面進階一些的物件偵測,真的一直有新的技術,當你覺得"這樣很厲害了ㄟ",很快又有改良版出現了,不得不佩服致力於研究這領域的專業人員,真的很厲害...!

另外也是因為做了這些筆記,讓我更加了解他們的架構和應用,最近在公共場所進出都會有的人像辨識(在畫面上出現的那些框框),也是物件偵測的一大功勞,要不是因為有去了解學習,我一定也會習以為常的路過,這是我覺得最有收穫的地方。

希望大家也能從中得到些什麼~謝謝觀看!(下台一鞠躬)

圖片來源1
圖片來源2


上一篇
[D29] 檢測框的精準度
系列文
從林到有_Image processing30

尚未有邦友留言

立即登入留言