iT邦幫忙

影像辨識相關文章
共有 14 則文章
鐵人賽 Software Development DAY 28

技術 [D28] 資料增強

上一篇我們有提到 over-fitting,在進行深度學習訓練時,經常需要大量的資料以確保訓練時不會產生過度擬合(over-fitting)的現象,然而在現今數...

鐵人賽 Software Development DAY 27

技術 [D27] 物件偵測(8)

接下來詳細一點的說明 YOLOv4 的內部架構! 目標檢測通常由以下幾個部分組成: Input: 指圖片的輸入 Backbone: 在 ImageNet 預訓...

鐵人賽 Software Development DAY 26

技術 [D26] 物件偵測(7)

YOLO 是一個不斷改進和優化的物件偵測系列,除了前三個版本,在 2020 年時,YOLOv4 也問世了! YOLOv4 是至今最快、精準度最高的物件偵測系統,...

鐵人賽 Software Development DAY 25

技術 [D25] 物件偵測(6)

終於來到要介紹 YOLOv3 的時候了! YOLOv3 和前兩個版本沒有太多的不同,是以 YOLOv2 模型為基礎做優化的版本。 YOLOv3 YOLOv3 使...

鐵人賽 Software Development DAY 24

技術 [D24] 物件偵測(5)

前一篇物件偵測(4)停在 YOLOv1 的缺點上,現在就要來說 YOLOv2了! YOLOv2 YOLOv2 的論文全名為 YOLO9000:Better ,...

鐵人賽 Software Development DAY 23

技術 [D23] 物件偵測(4)

前面我們認識的都是"two stage"的方法,在整體的運行過程上沒有那麼快速,所以在很多行動裝置上都漸漸地採用"oen stage"來做影像辨識,這邊要介紹的...

鐵人賽 Software Development DAY 22

技術 [D22] 物件偵測(3)

上一篇我們認識了基本的 R-CNN 和 Fast-RCNN,接著來看 Faster RCNN! Faster RCNN Fast R-CNN的改進,包括了減...

鐵人賽 Software Development DAY 21

技術 [D21] 物件偵測(2)

經過上一篇物件偵測(1)的介紹,我們終於可以正式進入更完整的影像偵測小世界了! 之前說過物件偵測有的兩大主要的步驟:影像分類(Image classificat...

鐵人賽 AI & Data DAY 3

技術 一、用skeleton code解釋tensorflow model程式執行方式(tf.keras) ep.3

文章說明 文章分段: 文章說明 簡介datasets 描述模型訓練的流程 程式架構:上程式的虛擬碼,預告要寫的檔案、功能有哪些 主程式的實際撰寫,註明程式開始...

活動 IDEAS Show x AI 商品影像 AI 辨識競賽 • 總獎金超過新臺幣 80 萬元 !

IDEAS Show x AI 商品影像 AI 辨識 ! 為創新智慧商業科技應用價值,並提供消費者有感的智慧商業消費環境,以發展「智慧零售店」為發想,打造最佳消...

活動 【AI電腦視覺課程】AI深度學習與影像辨識 ─ 影像預處理到深度學習CNN應用

課程介紹 影像辨識領域是近年來深度學習最蓬勃發展的一塊領域,舉凡智慧家居、自駕車、生產瑕疵品檢測、安防監控、醫療影像等應用,都和深度學習影像辨識技術息息相關。...

活動 [分享] 4大門技術課程,貼近AI與機器人的明天

ROS機器人開發實戰 https://www.ittraining.com.tw/ittraining/course/ros-robot/ros A...

活動 艾鍗近期開課活動/6.15成果展暨廠商徵才活動花絮分享

職場沒有永遠,學習沒有終點 用心規劃、實用易懂的軟體、韌體、硬體課程 ---------------------------------近期開課--------...

鐵人賽 Big Data DAY 12

技術 要想DIY深度學習自動駕駛安全上車把車模,先得準備大尺寸CMOS攝影機和大光圈高級鏡頭!欸,不是給你拍妹的影像,是給機器學習拍攝高品質的正確街景、正確辨識,安全認路用的!

一旦巨量數據處理不是桌上的模擬測試場,而是在真實世界物理環境中,就並不單單只是演算法與軟體程式的耗能運作CPU而已,基礎建設設施的適切性,占了很原生的重要地位!...