影像辨識初學者必看！四種常見影像識別方法大解析！

電腦科學家透過輸入大量資訊來訓練電腦辨識視覺資料。機器學習(ML) 演算法可識別這些影像或影片中的常見模式，並運用這些知識來準確識別未知影像。例如， ...

YOLO演算法介紹 近幾年十分熱門的YOLO演算法是個準確且快速的物件辨識模型，YOLO是「You Only Look Once」的簡寫。 目前共推出四個版本，以及輕量化tiny版 ...

當物體偵測演算法偵測到物件後，會用一個矩形的bounding box 來標注偵測物件在影像中所在位置。

最簡單的作法就是用Sliding Windows 的概念，也就是用一個固定大小的框框，逐一的掃過整張圖片，每次框出來的圖像丟到CNN 中去判斷類別。由於物體的大小是 ...

vision. 分為兩大方向： computer vision 是處理虛擬數據， machine vision 是應對現實事物。 知名函式庫，例如OpenCV 和HALCON 。

卷積神經網路簡稱CNN，因其在處理影像辨識任務上的高準確性，. 故目前常應用於影像辨識相關演算法，此外，像是：語言處理、影像分. 析、分類等等應用，亦可見CNN 活躍的身影。

本課程全程實作導向，引領你學會必備的深度學習與影像處理核心觀念與應用技巧，一步步範例講解與實戰演練，教你如何運用深度學習的CNN、YOLO等演算法來進行影像偵測、識別等 ...

套用在深度學習的影像辨識作法就會變成先將圖片分解成許多小像素，做為第一層的輸入資料，接著再經過多層次的演算法處理，從個別像素擷取特徵、組合特徵，再到最後的輸出層結果 ...

我們就用二值化來介紹，二值化是一個相當簡單的演算法，你會寫一個迴圈遍覽整張影像所有的像素，給一個門檻值，把超過這個門檻的像素當作 ON，把低於這個門檻的像素當作 OFF；所 ...

要建立能夠提供準確且細緻的預測的影像辨識演算法，必須與影像註釋專家合作。 在人工智慧中，資料註釋涉及透過分配有意義的標籤或將每個圖像分類到特定類別 ...