卷積網路一直是影像辨識的首選，但近日一篇匿名論文（An Image Is Worth 16×16 Words）引起ML社群關注，指出直接用Transformer來處理影像Patch序列，其影像分類能力遠比CNN出色，連DeepMind、Tesla AI總監和發明AlexNet的OpenAI首席科學家都表示期待。該論文正接受AI頂級盛會ICLR 2021的評審，因此無法透露作者姓名。

#科技 #精選 #話題 #教育

臺灣大學化學系教授周必泰領導的國際研究團隊，近來克服半世紀以來的「能量間隔定律」理論瓶頸，可望讓有機電致發光（OLEDs）應用如生醫紅外影像、紅外線醫療、手機紅外辨識、測距夜視等領域邁進一大步。

報導傳送門👉🏻https://www.limedia.tw/edu/12100/

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#世界級

全球最神的 #物件偵測演算法 上線！

即時計算車流、為自駕車領航、計算社交距離……

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👌有了它，通通都搞定！
　　
　　

💁‍♂️ #YOLOv4 #最速最準 #免費開源釋出 #中研院與俄國開發者聯手打造

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YOLO 是「You only look once」的簡稱，電腦只要看一眼，就能判斷照片或影像裡的物件類別與位置，自2015年推出第一代版本後，深受開發者喜愛。

👍新一代的YOLOv4，由中研院資訊所廖弘源特聘研究員、王建堯博士後研究員，與俄羅斯開發者博科夫斯基(Alexey Bochkovskiy)共同研發，平均正確率(Average Precision, AP)達43.5%，比前一代(YOLOv3)提高10%🎉
　　
✅速度更快 ✅準確度更高 ✅成本低 使用一般的圖形處理器就能運算，「像是用算盤打出計算機的速度！」不需佈建雲端系統，即時分析回饋。
　　
#YOLO可以拿來做什麼

廖弘源指出，團隊目前已運用該技術與義隆電子合作「智慧城市交通車流解決方案」，在路口就能進行交通影像辨識，例如即時分析車流、停等車列、車速，即時反映交通路況，調整號誌。目前已佈設於桃園、新竹。

#物件偵測的應用範圍不只在交通領域
YOLOv4已經於今年四月在Github(原始碼代管平台)公開，免費開源給全世界使用，各項應用層出不窮⬇⬇
　　
👉計算社交距離
https://www.youtube.com/watch?v=obtERdHvM8o

👉偵測有無戴口罩
https://www.youtube.com/watch?v=yPTLc6FmQCM
　　
✅這項技術的突破，也展現台灣在人工智慧研究領域擁有強大能量！了解更多開發過程：https://www.sinica.edu.tw/ch/news/6576

✅論文：https://arxiv.org/abs/2004.10934

#中研院 #資訊所 #YOLOv4 #objectdetection #computervision #影像辨識
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Groundbreaking results in artificial intelligence achieved by international team with Taiwanese researchers! AS Distinguished Research Fellow Mark Liao and Postdoctoral Scholar Chien-Yao Wang from the Institute of Information Science worked with Alexey Bochkovskiy from Russia to develop YOLOv4, currently the fastest and most accurate object detection algorithm. YOLOv4 has an average precision (AP) rate of 43.5 percent, 10 percent higher than the previous version (YOLOv3).

Since the source code was shared on an open-source platform, tens of thousands of people around the world have tested YOLOv4 and developed their systems and products.

According to Mark Liao, YOLOv4 has been used in the development of “Smart City Traffic Flow Solutions”, a collaborative project with ELAN Microelectronics Corporation to enhance smart city innovation in Taiwan.

⏩ Press Release: https://www.sinica.edu.tw/en/news/6576

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🎤媒體報導🎤

[自由時報] 人工智慧技術 分析車流準確率達9成
https://news.ltn.com.tw/news/life/paper/1383752

[蘋果日報] 交通指揮換AI！車少時一路綠燈　中研院研發最準車流辨識
https://reurl.cc/kdAbRK

[中央社] 台俄合作最速物件偵測 影像辨識解決交通車流
https://www.cna.com.tw/news/ait/202007020144.aspx

[警廣] 中研院演算法準確判斷車流 改善交通路況
https://reurl.cc/exYbeM

[公視] 中研院改良研發 世界級AI交通偵測系統
https://news.pts.org.tw/article/485383

[聯合報] 一眼揪出你有沒有超速！台俄聯手打造全球最神物件偵測
https://udn.com/news/story/7266/4673372

#塞車有解 #超速要當心 #AI都知道 🤫

第二，再講中文的文字問題，當你用影像去想文字，先天上是容易記的，影像是容易記的一件事。現在那些人教的神奇記憶法是靠影像而來的。因為用符號來記的話，是要用一套解碼的工程，是在另一系統之中。用影像是直接的。

另外，還有些網友爭論文字準確的問題，然後舉出英文有時都不準確。當然任何文字都不會100%準確，但大家的準確度是完全不同的。中文是一種不準確的文字。英文可以討論，它們有種方法去定義，令那句更加準確。那只是你寫得不夠準確。好像是，i join the meeting in the Victoria Park, because the love of my country。如果有人去爭論這句說話的定義，是your love of your counrty，還是your country's love of you，就會看這是subjective sentence還是被動。 前面跟subject 變了your love of the country
英文是有一套辨識系統，而中文是沒有。

有人話中文有句逗，但其實古書是沒有的。現在看古書有句逗，是現在人印的才會有。古版的書是沒有句逗。沒有句逗就會這樣，拿著筆，讀的時候就圈斷它。自己在哪裏放撇，哪裏放圈。所以才有個笑話。有個老師教《大學》「知止而後能定定而後能靜靜而後能安安而後能慮慮而後能得」，他是這樣讀「知止而後有定定，而後能靜靜，而後能安安，而後能慮慮，而後能得......」那少了一個得字。他之後就話本書印錯了，少了一個得字。附近村的老師就這樣教「知止而後能，定定而後能，靜靜而後能，安安而後能，慮慮而後能......」他話多了一個得字，本書印錯了，剪了那「得」字貼在牆上。附近村的老師來這裏旅行，看到牆上貼了「得」字，難怪少了「得」字，原來來了這裏。中國人玩這些已很多，很有名的是有個東家很刻薄，東家寫條件，「無雞鴨也可 無魚肉也可 惟清茶淡飯不可少 薪金分文不受」這是沒有標點。簽名之後，到發薪更爭吵，為何要吵，因為他認為要這樣讀：「無雞鴨也可 無魚肉也可 惟清茶淡飯不可 少薪金分文不受」即是中文可以含糊至此。想想要不同標點，就是要不同的意思。


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