Tensorflow-python:語意分割:

TensorFlow 提供了多種預訓練的語意分割模型，如 DeepLab、SegNet 和 U-Net，它們利用卷積神經網絡 (CNN) 進行精確的像素級分類。這些模型通常包括編碼器-解碼器結構，用於捕捉圖像的細節特徵並恢復空間分辨率。TensorFlow 還支援 TensorFlow Hub 和 TensorFlow Model Garden，提供了便於調整和實驗的預訓練模型。使用 TensorFlow 進行語意分割，可以快速構建高效能的視覺辨識系統，並應用於自駕車、醫療影像分析等領域。

Tensorflow-python:語意分割-2-變形應用:
在這部分的變形應用是可以在圖形資訊過多的情況中，將圖片裡的資訊簡化並且更好處理，以及可以運用少量圖片生成大量的有些微差異的圖片，這可以使訓練資料較少的情況下，擴充圖片的資料使訓練可以更加順利。

簡化前的圖片:

簡化後的圖片:

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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)
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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)

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