透過前幾篇我們了解到深度學習與強化學習等在影像辨識中扮演的角色，接著要來介紹深度學習模型與演算法，是如何讓我們可以親手操作影像辨識，如同程式語言一樣讓我們可以與電腦做溝通，請他幫我們處理影像辨識。以下將介紹常見的影像辨識 AI 模型。

YOLO (You Only Look Once):

特色: YOLO是一種即時物件檢測演算法，其最大特色是極高的處理速度。相較於傳統的物件檢測方法，YOLO只需一次前向傳播就可以同時檢測多個物件，並且提供它們的位置和類別。這使得它在實時應用中表現出色，如自動駕駛、監控和機器人視覺。
工作原理: YOLO將圖像分成一個網格，然後每個網格單元預測多個邊界框，每個邊界框包含物件的位置和類別概率。透過卷積神經網絡，YOLO能夠端到端地進行物件檢測，並且在單一通過中完成所有預測。
應用領域: YOLO廣泛應用於自動駕駛中的障礙物檢測、監控系統中的人員和物件跟蹤，以及許多其他實時物件檢測場景。
卷積神經網絡 (CNN):

特色: 卷積神經網絡是深度學習中最基本且有效的影像辨識工具之一。它模仿了人類視覺系統的運作方式，通過卷積層、池化層等操作，自動從圖像中提取特徵。
工作原理: CNN通過多層卷積和池化操作，逐漸縮減圖像尺寸和特徵數量，最終輸出一個包含圖像特徵的向量。這些特徵向量可供後續的機器學習模型使用，用於分類、檢測或識別物件。
應用領域: CNN在圖像分類、人臉辨識、醫學影像分析等眾多領域中都取得了卓越的成就。
遞歸神經網絡 (RNN):

特色: 遞歸神經網絡是另一種深度學習模型，主要用於處理序列數據，但也可以應用於影像辨識中。它的特點是能夠處理具有時間依賴性的資料，如語音、文本和影像序列。
工作原理: RNN通過網絡的循環結構，將先前的信息累積到當前的預測中。這種能力使其在影像標註、影片分類和生成圖像描述等任務中表現出色。
應用領域: RNN在自動圖像標註、影片分析、自動生成圖像描述等方面有著廣泛的應用。

以上的演算法中都是深度學習的延伸，它們透過大量的訓練數據和多層神經網絡，使我們能夠實現高效的影像辨識。這些常見的影像辨識演算法和模型在不同應用場景中具有獨特的優勢，可以根據項目需求和性能要求選擇適當的模型。