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達標好文 技術 YOLO v4 模型訓練實作

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鐵人賽 AI & Data
觀賞魚辨識的YOLO全餐 系列 第 36

技術 Day 36 - 使用 Container 建立 Amazon SageMaker 端點

Day 36 - 使用 Container 建立 Amazon SageMaker 端點 今天的任務是將 Day 16 - 進行影像辨識訓練 所訓練好的 YOL...

鐵人賽 Software Development DAY 27

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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,除...

鐵人賽 AI & Data DAY 8

技術 [Day 08] 使用 fastAPI 部署 YOLOv4 (2/2) — 自行撰寫 Client 進行互動

前言 昨天我們使用了 fastAPI 內建 client 的 UI 來與 API 互動,今天我們改為利用 Python 的 requests 函式庫編寫一個最簡...

鐵人賽 AI & Data DAY 7

技術 [Day 07] 使用 fastAPI 部署 YOLOv4 (1/2) — 以內建 Client 進行互動

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技術 [ YOLO ] 在windows安裝YOLO darknet - GPU 2022 更新

繼上次在windows上建置AlexeyAB Darknet 已經是兩年前了,隨這最近YOLOV7釋出,看到AlexeyAB也更新到最新版本,最近也手癢來重新建...