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[爆卦]物件偵測模型是什麼？優點缺點精華區懶人包

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在 物件偵測模型產品中有9篇Facebook貼文，粉絲數超過5萬的網紅軟體開發學習資訊分享，也在其Facebook貼文中提到， NT 430 特價中 如何在 Raspberry Pi 3 上使用 Intel Movidius 深度學習裝置 5 倍加速你的人工智慧物件偵測模型 https://softnshare.com/accelerate-deep-learning-on-raspberry-pi-movidius/...

「物件偵測模型」的推薦目錄
  • 軟體開發學習資訊分享

    物件偵測模型 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文

    2021-09-22 08:36:48
    有 5 人按讚

    NT 430 特價中
    如何在 Raspberry Pi 3 上使用 Intel Movidius 深度學習裝置 5 倍加速你的人工智慧物件偵測模型

    https://softnshare.com/accelerate-deep-learning-on-raspberry-pi-movidius/

  • iThome

    物件偵測模型 在 iThome Facebook 的最佳解答

    2021-03-25 20:29:39
    有 16 人按讚

    打造各種AI應用的中華電信揭露物件偵測模型輕量化3大作法，模型骨幹直接採用現成結構（如EfficientNet-Lite），模型頸部、頭部則以近似運算來減少參數量，比如用差值讓長寬一致、用一層卷積讓Channel數一致，並用深度可分離卷積來重組頭部，同時輕量化損失函數，來避免無法收斂的結果。
    https://www.ithome.com.tw/news/143462
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  • 台灣人工智慧學校

    物件偵測模型 在 台灣人工智慧學校 Facebook 的最佳貼文

    2020-05-07 19:00:01
    有 110 人按讚

    今年在社群上備受關注的即時物件偵測模型 YOLO，日前在 GitHub 上釋出最新版模型 YOLOv4，三位共同作者中有兩位來自台灣，分別是中央研究院的廖弘源所長與王建堯博士。學校特別安排兩位前來，與工程師團隊分享整個 YOLOv4 發展故事與前沿技術。

    YOLO 也是許多技術班學員進行專題時，十分熟悉的模型。比起前一代，v4 版本速度更快也更精準。由於 YOLOv4 在運算資源有限時也能維持高精度與即時偵測的能力，未來各種物件辨識，人臉識別，自駕車...等電腦視覺領域，都會用到這樣的強大模型。透過今日的交流，也讓工程師們迅速掌握最新知識與技術。

    #我們來做
    #立志成為台灣最強AI團隊
    #YOLOv4

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