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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

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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,但仍能達到可用程度,相關單階段學習演算法如YOLO (You Only Look Once)與SSD (Single Shot Multibox Detector)近年都有其進展,成為目前邊緣端影像識別的顯學。

內文目錄

  • 深度卷積神經網路躍居影像辨識主流演算法
  • CNN演算法持續進化 雙階段、單階段學習法各有利弊
  • 單階段學習法YOLO與SSD各擅戰場 惟YOLO v3在邊緣影像辨識應用更勝一籌
  • 結語

圖表目錄

  • 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
  • 11 個圖表

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