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計算機視覺技術，用於識別和定位圖像或視頻中的物件
圖片: researchgate.net
- 物件偵測是一種計算機視覺技術，用於識別和定位圖像或視頻中的物件。 它可以幫助機器理解影像中的內容，並標識出不同物件的位置和類別。 這項技術在多個領域有廣泛應用，包括自駕車、監控系統、醫學影像處理等。
askai.glarity.app/zh-TW/search/什麼是物件偵測-Object-Detection
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。 由於物體的大小是不可預知的，所以還要用不同大小的框框去偵測。 但是 Sliding Window 是非常暴力的作法，對單一影像我們需要掃描非常多次，每掃一次都需要算一次...
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You Only Look Once (YOLO)這個字是作者取自於You only live once，YOLO是one stage的物件偵測方法，也就是只需要對圖片作一次 CNN架構便能夠判斷圖形內的物體位置與類別，因此提升辨識速度。
2021年1月3日 · Published in. 謦伊的閱讀筆記. ·. 13 min read. ·. Jan 3, 2021. 目前的物件偵測 Object Detection 演算法主要分為兩部分: Two-stage vs One-stage、Anchor-based vs Anchor-free. 本文將會介紹一些各自的代表演算法、paper、code，還有我認為不錯的中文介紹。 source....
2024年5月23日 · YOLO (You Only Look Once) 是一個熱門的物件偵測模型。它的高效能與高準確率，使得它快速地走紅。本文章將介紹如何使用 YOLOv8 來做物件偵測。完整程式碼可以在 下載。
2022年7月8日 · 解決兩個物件偵測演進的問題： (一)如何重新參數化取代原始模組； (二)動態標籤分配如何處理分配給不同輸出層的問題. 3. 利用 “extend” , “compound scaling” 的方式，有效地使用參數和計算. 4. YOLOV7 可以有效減少 SOTA (State-of-the art，最先進的) 即時物件偵測 約40%的參數及50%的計算量，來提高速度與準確度。...
2020年10月25日 · 它是目前世界最快、最精準的物件偵測演算法，卻又能小到放在十字路口的監視器內，已實際應用於如「智慧城市交通車流解決方案計畫」，即時偵測車輛、停等車列、車速等等 。
2020年11月9日 · 它是目前世界最快、最精準的物件偵測演算法，又能小到放在十字路口的監視器內，已實際應用於如「智慧城市交通車流解決方案計畫」，即時偵測車輛、停等車列、車速等等 。 中研院資訊所車流即時分析. Watch on. 物件辨識的阿基里斯腱：梯度消失問題. 怎麼辦到的？ 首先，王建堯著手研究著名物件偵測系統 YOLOv3 ，「我們想找出建立物件偵測系統時，哪個步驟最關鍵？ 如果改善，效率和精確度會提升最多？ 」廖弘源強調：「雖然是工程問題，但我們要把科學思考帶進來。 先來認識物件偵測技術。 它是 卷積神經網路 （Convolutional Neural Network, 簡稱CNN），具許多網路層，每層負責抽取某些圖像特徵。 一個輸入的影像通過層層層層層層……分析，最後找出最有可能的答案。
