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鐵人賽 AI & Data
觀賞魚辨識的YOLO全餐 系列 第 34

技術 Day 34 - 實作 S3 驅動 Lambda 函數進行 YOLO 物件辨識

Day 34 - 實作 S3 驅動 Lambda 函數進行 YOLO 物件辨識 根據 Day 33 - 實作 S3 驅動 Lambda 函數進行鏡像,這是一個微...

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 使用...

鐵人賽 AI & Data DAY 18
觀賞魚辨識的YOLO全餐 系列 第 18

技術 Day 18 - 深入討論 YOLO 相關設定

Day 18 - 深入討論 YOLO 相關設定 今天來分析 Joseph Redmon 所設計的 YOLOV3 的設定檔,裡面會看到他是如何設計整個卷積網路結構...

鐵人賽 AI & Data DAY 16
觀賞魚辨識的YOLO全餐 系列 第 16

技術 Day 16 - 進行影像辨識訓練

Day 16 - 進行影像辨識訓練 在進行訓練的過程中,我們可能因為某些關係而中斷訓練,可能是網路斷線或是電腦斷電等問題,這時候我們可以用以下指令重新開始訓練,...

鐵人賽 AI & Data DAY 15
觀賞魚辨識的YOLO全餐 系列 第 15

技術 Day 15 - 說明 YOLO 相關設定

Day 15 - 說明 YOLO 相關設定 先前在 介紹影像辨識的處理流程 - Day 10 有提到,整個影像辨識的流程如下: 取得數據集。 將影片轉換成圖片...

鐵人賽 AI & Data DAY 14
觀賞魚辨識的YOLO全餐 系列 第 14

技術 Day 14 - 安裝與執行 YOLO

Day 14 - 安裝與執行 YOLO 在 介紹影像辨識的處理流程 - Day 10 有提到 YOLO 模型是由 Joseph Redmon 所提出,而到了 Y...