本次主題是以colab的環境進行學習的，在本篇文章中，我將講解影像辨識的物件追蹤技術，依照進度每個禮拜都會記錄不同的影像辨識方法，基本順序會從:

1. OpenCV
2. 圖片分類(Tensorflow-Image classification)
3. 語意分割(Semantic Segmentation)
4. 生成模仿圖片(CycleGAN and pix2pix in PyTorch)
5. 物件辨識(tensorflow object detection)
6. 額外分享(MediaPipe)

資料集準備:
一樣跟前一篇主題相同，本次使用的資料集是Kaggle上面的edges2handbag，這個資料庫不是我自己的喔，由於是使用colab的關係所以要先把資料集上傳到Google雲端上，方便colab抓取資料集內容。

資料集的資料夾格式如下:

• edges2handbag
• • train (訓練圖片)
• • val (測試圖片)

如圖:
資料夾內容:

明天將會繼續講解如何訓練模型以及儲存模型~~

文章主題一覽:

1. OpenCV-python:影像辨識基礎技能-1(Day 1)
2. OpenCV-python:影像辨識基礎技能-2(Day 2)
3. OpenCV-python:影像辨識的基礎臉部偵測-加碼更新(Day 2)

4. Tensorflow-python:圖片分類-1-資料集準備(Day 3)
5. Tensorflow-python:圖片分類-2-模型訓練(Day 4)
6. Tensorflow-python:圖片分類-3-模型實際使用(Day 5)
7. Tensorflow-python:圖片分類-4-完整程式總結(Day 6)

8. Tensorflow-python:語意分割-1-資料集介紹(Day 7)
9. Tensorflow-python:語意分割-2-模型訓練(Day 8)
10. Tensorflow-python:語意分割-3-模型實際使用(Day 9)
11. Tensorflow-python:語意分割-4-完整程式總結(Day 10)

12. CycleGAN-python:生成相似圖片「由簡化繁」-1-資料集介紹(Day 11)
13. CycleGAN-python:生成相似圖片「由簡化繁」-2-模型訓練(Day 12)
14. CycleGAN-python:生成相似圖片「由簡化繁」-3-模型實際使用(Day 13)
15. CycleGAN-python:生成相似圖片「由簡化繁」-4-完整程式總結(Day 14)
16. CycleGAN-python:生成相似圖片「由繁化簡」-1-資料集介紹(Day 15)
17. CycleGAN-python:生成相似圖片「由繁化簡」-2-模型訓練(Day 16)
18. CycleGAN-python:生成相似圖片「由繁化簡」-3-模型實際使用(Day 17)
19. CycleGAN-python:生成相似圖片「由繁化簡」-4-完整程式總結(Day 18)

20. tensorflow-object-detection:物件辨識-3-模型實際使用(Day 19)
21. tensorflow-object-detection:物件辨識-4-模型實際使用_應用篇(Day 20)

22. MediaPipe:額外分享-1-手部追蹤(Day 21)
23. MediaPipe:額外分享-2-人臉檢測(Day 22)
24. MediaPipe:額外分享-3-物體檢測(Day 23)
25. MediaPipe:額外分享-4-姿勢檢測(Day 24)

26. Tensorflow-python:圖片分類-1-模型介紹(Day 25)
27. Tensorflow-python:圖片分類-2-變形應用(Day 26)
28. Tensorflow-python:語意分割-1-模型介紹(Day 27)
29. Tensorflow-python:語意分割-2-變形應用(Day 28)
30. CycleGAN-python:生成相似圖片-1-模型介紹(Day 29)
31. CycleGAN-python:生成相似圖片-2-變形應用(Day 30)

粗體字為額外更新的文章。