技術 【Day 18】Hello AI World (四)：用 Colab 訓練植物分類模型

以 Jetson Nano 的邊緣裝置的定位，適合拿來做神經網路推論，並不適合（也不合理）跑神經網路訓練，即使可以跑也是會等到天荒地老。既然如此，拿 googl...

技術 【Day 16】Hello AI World (二)：Image Classification 影像分類

當環境準備就緒，今天就來實作 Edge AI Image Classification 影像分類吧！ ImageNet dataset 影像分類推論 開始之前一...

技術 [Day 18] K8S Lab - 基於 MS COCO 的圖像分類系統 (1)

在現代的 AI 應用中，圖像分類是一個常見且重要的任務。 透過 Kubernetes，我們可以部署一個可擴展的圖像分類系統，並使用 ResNet18 模型來處理...

技術 vikit-learn・圖像辨識・入門

下面學習如何使用 vikit-learn 訓練一個圖像分類器。我們將使用貓狗圖像數據集 OxfordIIITPet 來進行實踐操作。 安裝 vikit-lea...

技術 [Day 19] K8S Lab - 基於 MS COCO 的圖像分類系統 (2)

在這篇文章中，我們將介紹如何使用 ResNet18 模型訓練 COCO MS 資料集，並將訓練好的模型儲存為 model.pth，以供未來網頁的影像辨識使用。...

技術 [Day 20] K8S Lab - 基於 MS COCO 的圖像分類系統 (3)

系統架構 k8slab/ │ ├── app.py ├── coco_predictions.pth └── templates/ └── index....

技術 [Day 22] K8S Lab - 基於 MS COCO 的圖像分類系統 (5)

目前設計結果如下 更動的部份包括 Button Class Summary Each item information 程式碼的部份可以參考 Githu...