物體偵測(Object Detection) + 影像標題(Image Captioning) | 私立大學五星教授網

2018年2月4日 — 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 ...

1. CNN模型(Convolutional Neural Network). CNN模型是很常見的圖像識別模型，其概念可以參考2分鐘短片:CNN簡介. 1.1 使用Keras建立 ...

... 影像辨識模型囉！ AI影像辨識. 0. 準備資料. 0.1 影像資料; 0.2 資料讀取. 1. CNN模型(Convolutional Neural Network). 1.1 使用Keras建立CNN模型; 1.2 設定模型訓練參數 ...

前言. 影像辨識的發展，可以從ImageNet ILSVRC 挑戰賽(Large Scale Visual Recognition Challenge)題目一窺端倪，2011年題目為影像分類(Classification)、影像分類及 ...

2019年11月18日 — 影像辨識的發展相當早，早期從圖形識別(pattern recognition)演進而來，也 ... 目前主流的深度學習物件辨識模型，皆會採用MS COCO dataset做為訓練的 ...

2022年4月9日 — ... 辨識影像的呢？人工智慧科技基金會工程師粘美玟從物件偵測領域切入，淺要說明模型是如何辨識出圖像？同時也將介紹近年十分熱門的YOLO演算法。

2017年3月20日 — 因此本文將以深度學習在影像辨識上的實例，帶大家了解深度學習、打造自己的深度學習模型。 影像辨識一直是人們最希望用人工智慧(Artificial Intelligence) ...

2023年4月7日 — Meta 宣布一種名為Segment Anything Model（SAM）的AI 模型，可以辨識圖像和影片中的單一物體，即便是過去AI 訓練上沒有遇過的物體也能辨識出來。 根據 ...

在電腦視覺的研究中有三個主要的難題，分別是影像分類（Image classification），物件定位（Object Localization）以及物件偵測（Object Detection）。