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邊緣端影像辨識需求加速AI演算法版本推陳出新 小物件辨識效率與精度為後續改良重點
DIGITIMES研究團隊
物件影像識別學習需兼顧定位與影像分類運算，稱為雙階段學習。然雙階段學習耗費資源龐大，為符合企業在邊緣端即時影像識別的應用需求，新一代演算法為兩者合併的單階段學習。DIGITIMES Research觀察，儘管單階段演算法精確度不如雙階段，但仍能...
目錄
- 視覺深度卷積神經網路算法示意圖
- 抽樣算法使用2x2矩陣Max Pooling示意圖
- 物件視覺辨識CNN雙階段與單階段學習流程概念比較
- 不同演算法速度與準確度比較
- SSD與Yolo v1深層網路架構比較
- YOLO演算法概略流程圖示
- YOLO v2、Fast R-CNN、SSD精確度與速度比較
- Faster R-CNN、SSD、YOLO v2使用的區域提案網路錨點方式圖示
- SSD與DSSD架構比較
- SSD、DSSD、YOLO v3演算法精確度、速度指標比較
- SSD與FSSD架構比較
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