本次參賽內容會以python的影像辨識技術去學習及精進,依照進度每個禮拜都會記錄不同的影像辨識方法,基本順序會從:OpenCV、圖片分類(Tensorflow-Image classification)、語意分割(Semantic Segmentation)、生成模仿圖片(CycleGAN and pix2pix in PyTorch)、目標偵測(tensorflow object detection)、額外分享(MediaPipe) ,首先我會先將技術實際應用講解一次,講解完所有項目後將會再補充個個技術的實現原理。最後希望還有時間能夠補充yolo的部分。
本次主題是以colab的環境進行學習的,在本篇文章中,我將講解影像辨識的基礎技能在接下來的文章中這些技能將多次出現,先讀過這些語法再繼續去看後面的文章會比較能快...
本次主題是以colab的環境進行學習的,在本篇文章中,我將講解影像辨識的基礎技能在接下來的文章中這些技能將多次出現,先讀過這些語法再繼續去看後面的文章會比較能快...
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Tensorflow-python:圖片分類 Sequential model: Sequential model 是一種常用的深度學習模型結構,尤其在處理序列...
Tensorflow-python:圖片分類 Sequential model: Sequential model 是一種常用的深度學習模型結構,尤其在處理序列...
Tensorflow-python:語意分割: TensorFlow 提供了多種預訓練的語意分割模型,如 DeepLab、SegNet 和 U-Net,它們利用...
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CycleGAN-python:生成相似圖片: CycleGAN包含兩個生成器和兩個判別器。生成器G1負責將源領域(Domain X)圖像轉換為目標領域(Dom...