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AI & Data

觀賞魚辨識的YOLO全餐 系列

本次挑戰要完成如何用 YOLO 來對觀賞魚進行辨識的全端實作,包含後端 API,後端模型訓練以及前端手機開發,讓使用者可以透過手機上傳一個圖片來完成觀賞魚的辨識。全部的開發環境會在 AWS 中完成,目前暫定用 EC2 來進行訓練以及預測,如果可以,會希望用 AWS SageMaker來完成,已達到無服務器的理想。

鐵人鍊成 | 共 38 篇文章 | 14 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 11

# 將影片轉換成圖片 - Day 11

將影片轉換成圖片 - Day 11 今天要完成的工作是將搜集到的影片或是照片轉換成 YOLOV3 可以接受的格式,所以要完成的工作如下: 建立目錄結構 安裝需...

2021-09-11 ‧ 由 yehchitsai 分享
DAY 12

標籤圖片的方法與實作 - Day 12

標籤圖片的方法與實作 - Day 12 資料增量 (Data Augmentation) 的部份因為 YOLOV3 可以透過 cfg 檔的設定來自動進行資料增量...

2021-09-12 ‧ 由 yehchitsai 分享
DAY 13

Day 13 - 半自動標籤圖片的方法與實作

Day 13 - 半自動標籤圖片的方法與實作 以下介紹一個自製的簡易的半自動標籤圖片的作法,主要是因為手動標籤真的很麻煩,於是上網找了一些文章,有一篇文章 Im...

2021-09-13 ‧ 由 yehchitsai 分享
DAY 14

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...

2021-09-14 ‧ 由 yehchitsai 分享
DAY 15

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...

2021-09-15 ‧ 由 yehchitsai 分享
DAY 16

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,...

2021-09-16 ‧ 由 yehchitsai 分享
DAY 17

Day 17 - YOLO 相關概念說明

Day 17 - YOLO 相關概念說明 如果不說明一下 YOLO 的運作概念,對於如何調整 YOLO 參數將會是一籌莫展,所以今天就來說明一下影像辨識的基礎概...

2021-09-17 ‧ 由 yehchitsai 分享
DAY 18

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...

2021-09-18 ‧ 由 yehchitsai 分享
DAY 19

Day 19 - 安裝 AlexeyAB/darknet ON Amazon Linux 2

Day 19 - 安裝 AlexeyAB/darknet ON Amazon Linux 2 今天的任務案安裝 AlexeyAB/darknet 版本的 YOL...

2021-09-19 ‧ 由 yehchitsai 分享
DAY 20

Day 20 - 重新檢視 mAP, F1, IoU, Precision-Recall 精準度

Day 20 - 重新檢視 mAP, F1, IoU, Precision-Recall 精準度 AlexeyAB/darknet 版本的 YOLO 最被稱羨的...

2021-09-20 ‧ 由 yehchitsai 分享