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YOLO原作者之前宣布退出CV界，近日arxiv上有了一篇名为Yolo v4的文章，看起来是集大成者，用了不少tricks，欢迎大家评价一下，说说自己的看法。 论文：YOLOv4: Optimal ...
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#5一起了解yolov4 - 八拓科技行銷 - SEO公司
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#6深入淺出Yolov3和Yolov4--小編看過最好的介紹YOLO的文章
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#7<Day10> Object Detection model - iT 邦幫忙
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#10深度剖析目标检测算法YOLOV4 - w_x_w1985 - 博客园
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#12目标检测之YOLO v4
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#13AOI判圖分類系統應用於晶圓底膠填充製程
因此本研究取用AOI視覺影像識別後的圖檔，利用缺點特徵的不同進行學習，將不良品缺點項目化 ... 本研究對於使用YOLOv4進行圖片分類，在最終結果可得知改善57.8-73.9％。
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#14安裝並基礎教學yolov4 - 周先生- 地點不拘打工職缺 - 小雞上工
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#15成為YOLO深度學習物件偵測魔法師- 影像辨識演算法學習
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#16基於機器學習優化遊行人數之小物件偵測與計算
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#17【線上直播】PyTorch 深度學習物件偵測模型實作(從YOLOv1 ...
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#20一张图梳理YOLOv4论文- 腾讯云开发者社区
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#21YOLOv4中的數據增強 - 人人焦點
作者：Miracle R編譯：ronghuaiyang導讀對YOLOv4中的Mish激活函數進行解釋和優缺點對比。Bag of Specials包含了用於YOLOv4架構的主幹和檢測器的低計算成本模塊。
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#22深入浅出Yolo 系列之Yolox 核心基础完整讲解-极市开发者社区
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#23YOLO系列閱讀筆記V1 V2 V3 V4 - 有解無憂
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#24YOLO V4 基於嵌入式設備的輕量化改進設計 - 資訊咖
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#25人工智慧影像辨識與解讀設計 - ispan.com.tw
Faster R-CNN 演算法架構及優缺點介紹 ... YOLOv3及YOLOv4演算法架構介紹. 7.YOLOv4控制檔說明 ... YOLOv4物件偵測實作檢驗及模型訓練精準度評估.
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#26動態車牌辨識與EasyOCR - CH.Tseng
本文首先紹EasyOCR，並自行訓練以YOLOV4-Tiny為基礎的車牌辨識模型， ... 因此EasyOCR比起Tesseract的辨識效果更好，但缺點是所耗費的時間與資源也更 ...
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#27AI 一眼抓超速！中研院開發世界最快物件偵測技術： YOLOv4
RWD 和AWD 的差異與優缺點 ... RWD 和AWD 的差異與優缺點 ... Home科技新聞AI人工智慧AI 一眼抓超速！中研院開發世界最快物件偵測技術： YOLOv4.
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#28AI救你衣命 - 海洋委員會
達到實用的目的，我們須透過YOLOv4來偵測在進行海釣的人們亦或是搭船的乘客們是 ... son TX2的體積小，但是有足夠的運算能力去應付模型的需求，缺點是本身沒有達成功.
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#29YOLO系列梳理（三）YOLOv5 - 掘金
前言YOLOv5 是在YOLOv4 出来之后没多久就横空出世了。 ... 各个方向的系统性综述、主要模型发展演变、各个模型的创新思路和优缺点、代码解析等。
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#30北科資工二多媒體技術與應用第七周個人作業- 討論適合yolov4 ...
請提出一種情境設想適合使用YOLOv4並寫下原因。 ... 但還是有些許的缺點，例如我們再提取特徵項似的分類時，我們還是要對每一個分類進行計算，無法 ...
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#31建立自己的YOLO辨識模型– 以柑橘辨識為例
缺點. 拍攝時需考慮角度對焦及距離，搜集data會發費較多時間。 若缺少某一類相片，必須重回現場拍攝取得。 解析度較低，物體太小時無法利用裁圖方式來 ...
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#32mosaic数据增强方法 - 51CTO博客
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#33一眼揪出你有沒有超速！世界第一物件偵測技術： YOLOv4
只要讓我看一眼，我就知道這是什麼！(You Only Look Once， YOLO）」YOLO，是目前當紅的AI 物件偵測演算法。中研院資訊科學研究所所長廖弘源及博士後 ...
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#34Re: [爆卦] YOLOv4論文公佈，中研院為第二與第三作者 - PTT推薦
看板Gossiping標題Re: [爆卦] YOLOv4論文公佈，中研院為第二與第三作者作者 ... 在4月23日正式公佈YOLOv4版本。 ... 不過缺點是： : 各位同學，你們還在改良YOLOv3或是 ...
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#35[11C371]PyTorch深度學習YOLO物件偵測模型進階實作
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#36深入淺出Yolo系列之Yolov5核心基礎知識完整講解 - tw511教學網
不過因為Yolov5的網路結構和Yolov3、Yolov4相比，不好視覺化，導致很多同學 ... 不過這樣的方式有中間黃色框區域優點也有中間黃色框區域缺點：
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#37YOLO算法(三)—— Yolov3 & Yolo系列网络优缺点 - 程序员大本营
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#38YOLO系列梳理（三）YOLOv5_部落格園精華區
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#39使用MOSSE 進行遺失視覺物件再追蹤A034
方法的缺點在於，當目標物件在丟失位置的搜索窗外 ... 快速實現，因此使用YOLOv4 的物件偵測演算法， ... 過程中需要物件偵測的協助，其缺點在於，其目標物.
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#40AI Box小試身手- 加速邊際運算落地運用 - 奕瑞科技
python3 trt_yolo.py --image ${HOME}/Pictures/dog.jpg \ -m yolov4-416 ... 缺點：. 1. 若要做較精細的處理，需要了解GStreamer的運作以及撰寫其plugins ...
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#41成果展示 - 2022全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽
二、研究方法：本作品提出基於YOLOv4、Open CV 及模糊控制的智慧型系統，從蝦苗 ... 反映個人的健康情形，但現今頭皮檢測儀器體積龐大且昂貴的缺點使得民眾使用意願不 ...
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#42軌道扣件巡檢系統建置(2/2)- 扣件缺失辨識系統精進驗證
YOLOv4 進行深度學習模型訓練，再從測試資料驗證扣件缺失召回率。在實驗中，影像 ... 人力再加以檢查一遍，所以採用深度學習改進這個缺點。過程中瑞士.
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#43想讀懂YOLOV4，你需要先了解下列技術(一) - 幫趣
YOLOV4 的發佈，可以想象到大家的激動，但是論文其實是一個結合了大量前人研究 ... 作者認爲mixup的缺點是：Mixup samples suffer from the fact that ...
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#44健康心指南
Segmentation)，但是其缺點為耗時且耗資源，或為了讓檢測更精準，前置. 的資料標記作業更為繁瑣。 ... 端的行動GPU 與GPU 裝置，在YOLOv6 上架兩星期後，YOLOv4 團隊.
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#45109 學年度博碩士論文得獎名單
目前已存在之多屬性決策方法的缺點。我們所提之多屬性決策方法提供 ... 論文題目：結合YOLOv4 煙霧偵測與AOD-Net 影像除霧之深度學習技術於車. 輛廢氣排放檢測系統實作.
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#46國立臺灣師範大學電機工程學系碩士論文
此節將分析基於深度學習之物件偵測架構的相關文獻以. 及其優缺點。將於下文中，依序介紹與本研究使用方法相關之文獻整理。 2.4.1 Region-based CNN ( ...
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#47會議時間- 110/ 11
演講題目：YOLOv4 奇妙的誕生過程. 中研院資訊所廖弘源所長兼特聘研究員 ... 亞洲教育普遍以考試驅動學生學習，其缺點是扭曲學生的學習和與教師的教學過程，降.
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#48Tensorflow Caffe Keras Cheap Orders, 53% OFF
深度學習框架的優缺點介紹- Tensorflow Caffe Keras ... YOLOv4最全复现代码合集（含PyTo Tensorflow Caffe Keras 深度學習框架比較（Caffe, Tensorflow Caffe Keras ...
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#49Yolo_v4 人群偵測( crowdhuman detection ) - GitHub
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#50[爆卦] YOLOv4論文公佈，中研院為第二與第三作者
在MS COCO的物件辨識的效率上，YOLOv4竟然可以在FPS超過100的狀況下， ... 不過缺點是： 各位同學，你們還在改良YOLOv3或是用YOLOv3在寫論文的，抱著 ...
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#51產品列表 - 台灣創新技術博覽會
產品特色:傳統停車場用升降柵欄設備皆採用電動馬達驅動升降，其缺點： 1. ... 專業技術，可藉由採集了瑕疵品與非瑕疵品的影像進行影像標註，利用YOLOv4深度學習架構的 ...
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#52人工智慧於交通運輸潛在應用之回顧 - 中國土木水利工程學會
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#53微流道抗生素濃度梯度產生器整合於表面增強拉曼散射平行進行 ...
然而,目前的AST方法仍有耗時,耗力,低準確性等缺點.為了提高準確性,具有高專一性和免標定等優點的表面增強拉曼散射(surface-enhanced Raman spectroscopy,SERS)開始被 ...
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#54[爆卦] YOLOv4論文公佈，中研院為第二與第三作者 - PTT Web
[爆卦]YOLOv4論文公佈，中研院為第二與第三作者@gossiping， ... 不過缺點是： 各位同學，你們還在改良YOLOv3或是用YOLOv3在寫論文的，抱著頭燒吧。
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#55整合二階段類神經網路建模之研究-以室內防疫空間為例
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#561.8M超輕量目標檢測模型NanoDet，比YOLO跑得快 - VITO雜誌
NanoDet 和yolov4-tiny 的性能對比。 ... Normalization）有很多好處，但是卻有一個缺點：BN 在推理時能夠將其歸一化的參數直接融合進卷積中，可以省 ...
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#57Yolo：基於深度學習的物件偵測(含YoloV3) - Mr. Opengate
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深度剖析目標檢測演算法YOLOV4 目錄 簡述yolo 的發展歷程介紹 yolov3 演算 ... 層有兩種實現方式，最大值池化和平均值池化，他們都有一個缺點，會造成 ...
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#60如何無痛使用Google Colab以及Google Drive?
缺點. 1.需要穩定的網路。 2.只要被判定為閒置的話colab就會突然把你的Notebook停掉。 所以我建議在跑重要、耗時模型的時候盡量把螢幕停在該Colab Notebook的頁面上，.
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我們辨識影像的邊界值檢測法仍然有許多缺點，還需要更精確的邊界值演算法來更有效 ... 中研院今天表示，台灣與俄羅斯共同研究開發的物件偵測演算法（YOLOv4），是目前 ...
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