受邀出席 #台北國際白色野餐日
更多照片和即時動態在IG👇👇
https://www.instagram.com/natalie_han0903/
擁有32年歷史,每年逾90座城市爭相舉辦的國際時尚盛宴 #白色野餐(Le Dîner en Blanc),起源於1988年,為了快速辨識賓客,規定與會人士皆須穿著全白服裝。2018年台灣加入國際性 #法國 白色野餐的團隊,今年 #台北 是繼紐西蘭、澳洲之後,亞洲唯一如期舉行的城市😍
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同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過1萬的網紅yanchannel煙爺,也在其Youtube影片中提到,哈囉~大家好!我是煙爺! (≧∀≦)ノ 獵奇元素滿滿,燒腦處更多了w 是說阿嬤好可愛www 聽音辨識的關卡好像變多了...(頭痛 如果喜歡我的影片,歡迎各位訂閱我的頻道((´∀`))人((´∀`))ノ 有任何需要改進的部分也希望大家不吝嗇的給予建議,非常感謝各位喔! 另外,我也有在Twitc...
「yolo辨識」的推薦目錄:
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- 關於yolo辨識 在 [問題] object detect(YOLO)相關問題 - Mo PTT 鄉公所 的評價
yolo辨識 在 中央研究院 Academia Sinica Facebook 八卦
#世界級
全球最神的 #物件偵測演算法 上線!
即時計算車流、為自駕車領航、計算社交距離……
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👌有了它,通通都搞定!
💁♂️ #YOLOv4 #最速最準 #免費開源釋出 #中研院與俄國開發者聯手打造
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YOLO 是「You only look once」的簡稱,電腦只要看一眼,就能判斷照片或影像裡的物件類別與位置,自2015年推出第一代版本後,深受開發者喜愛。
👍新一代的YOLOv4,由中研院資訊所廖弘源特聘研究員、王建堯博士後研究員,與俄羅斯開發者博科夫斯基(Alexey Bochkovskiy)共同研發,平均正確率(Average Precision, AP)達43.5%,比前一代(YOLOv3)提高10%🎉
✅速度更快 ✅準確度更高 ✅成本低 使用一般的圖形處理器就能運算,「像是用算盤打出計算機的速度!」不需佈建雲端系統,即時分析回饋。
#YOLO可以拿來做什麼
廖弘源指出,團隊目前已運用該技術與義隆電子合作「智慧城市交通車流解決方案」,在路口就能進行交通影像辨識,例如即時分析車流、停等車列、車速,即時反映交通路況,調整號誌。目前已佈設於桃園、新竹。
#物件偵測的應用範圍不只在交通領域
YOLOv4已經於今年四月在Github(原始碼代管平台)公開,免費開源給全世界使用,各項應用層出不窮⬇⬇
👉計算社交距離
https://www.youtube.com/watch?v=obtERdHvM8o
👉偵測有無戴口罩
https://www.youtube.com/watch?v=yPTLc6FmQCM
✅這項技術的突破,也展現台灣在人工智慧研究領域擁有強大能量!了解更多開發過程:https://www.sinica.edu.tw/ch/news/6576
✅論文:https://arxiv.org/abs/2004.10934
#中研院 #資訊所 #YOLOv4 #objectdetection #computervision #影像辨識
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Groundbreaking results in artificial intelligence achieved by international team with Taiwanese researchers! AS Distinguished Research Fellow Mark Liao and Postdoctoral Scholar Chien-Yao Wang from the Institute of Information Science worked with Alexey Bochkovskiy from Russia to develop YOLOv4, currently the fastest and most accurate object detection algorithm. YOLOv4 has an average precision (AP) rate of 43.5 percent, 10 percent higher than the previous version (YOLOv3).
Since the source code was shared on an open-source platform, tens of thousands of people around the world have tested YOLOv4 and developed their systems and products.
According to Mark Liao, YOLOv4 has been used in the development of “Smart City Traffic Flow Solutions”, a collaborative project with ELAN Microelectronics Corporation to enhance smart city innovation in Taiwan.
⏩ Press Release: https://www.sinica.edu.tw/en/news/6576
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🎤媒體報導🎤
[自由時報] 人工智慧技術 分析車流準確率達9成
https://news.ltn.com.tw/news/life/paper/1383752
[蘋果日報] 交通指揮換AI!車少時一路綠燈 中研院研發最準車流辨識
https://reurl.cc/kdAbRK
[中央社] 台俄合作最速物件偵測 影像辨識解決交通車流
https://www.cna.com.tw/news/ait/202007020144.aspx
[警廣] 中研院演算法準確判斷車流 改善交通路況
https://reurl.cc/exYbeM
[公視] 中研院改良研發 世界級AI交通偵測系統
https://news.pts.org.tw/article/485383
[聯合報] 一眼揪出你有沒有超速!台俄聯手打造全球最神物件偵測
https://udn.com/news/story/7266/4673372
#塞車有解 #超速要當心 #AI都知道 🤫
yolo辨識 在 麋先生 MIXER Facebook 八卦
- - 國際音樂節主場演出確認 - -
#下半年很忙
#你們也沒得閒
#跟好別走丟了
【Dali Art國際音樂節第一波藝人解禁】
金曲獎最佳樂團 麋先生 Mixer
9月22日國際音樂節主場演出確認!
是什麼能夠撫平生命的痛,支撐靈魂的重
我們說,是麋先生能帶領我們繼續義無反顧的活
成軍於高雄,自由無羈的作風,一首又一首大膽浪漫的作品,讓麋先生用五年的時間站穩台灣原創樂團一席之地,主唱聖皓莫名吸引人又獨特的聲線讓麋先生辨識度極高,優異的作品表現讓他們拿下金曲獎最佳樂團的獎項,第一屆Dali Art國際音樂節台灣代表隊首發就由麋先生領銜主演,還沒買票的,手刀購入吧!
麋先生演出日期:9月22日(六)
9月22日購票頁面:https://goo.gl/41QSvx
922預售單人票:520元
922預售雙人票:980元
922預售四人票:1840元(限量販售)
#下一組藝人蓄勢待發
#門票已經開賣了
#九天超過40組藝人輪番上陣
#第一波藝人即將公布
#原創音樂大賽就是你>>https://goo.gl/tz8dUx
#九月二十二日最大售票主場將呈現超強名單
9月22日售票主場,5個國家9+2組藝人
絕對超值陣容!
【Dali Art國際音樂節】
2018年9月15日 – 9月23日
經濟部台中軟體園區Dali Art藝術廣場
官網資訊:https://goo.gl/tz8dUx
購票頁面:https://goo.gl/41QSvx
原創音樂大獎賽報名網址:https://goo.gl/tz8dUx
主辦單位:中陽文創藝術股份有限公司
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yolo辨識 在 yanchannel煙爺 Youtube 的評價
哈囉~大家好!我是煙爺! (≧∀≦)ノ
獵奇元素滿滿,燒腦處更多了w
是說阿嬤好可愛www
聽音辨識的關卡好像變多了...(頭痛
如果喜歡我的影片,歡迎各位訂閱我的頻道((´∀`))人((´∀`))ノ
有任何需要改進的部分也希望大家不吝嗇的給予建議,非常感謝各位喔!
另外,我也有在Twitch TV上有作一些遊戲的實況,
如果喜歡現場跟台的朋友可以到我的實況台
喜歡的朋友們歡迎追隨我的實況台ヽ(●´∀`●)ノ
Twtich實況台址:
http://zh-tw.twitch.tv/viva_19900902
大家也可以至粉絲團上留意開台或是影片的先關資訊
Facebook粉絲頁:
https://www.facebook.com/vivayanyan

yolo辨識 在 #新手#請益Python人臉辨識訓練 - 軟體工程師板 | Dcard 的八卦
大家好,小弟目前在自學人臉辨識這塊,上網找到一個範例並跟著試做了一下。 ... Yolo 的特色是用來real time的唷,有可能無法符合你需求. ... <看更多>
yolo辨識 在 [問題] object detect(YOLO)相關問題 - Mo PTT 鄉公所 的八卦
各位大大好, 最近在研究用YOLOv3處理影像辨識問題假如我要辨識小物件, 例如:蜜蜂但是我的traing data嚴重缺乏, 可能只有數十張, 但是其中有些圖片中 ... ... <看更多>
yolo辨識 在 [問題] object detect(YOLO)相關問題- 看板DataScience - 批踢踢 ... 的八卦
各位大大好, 最近在研究用YOLOv3處理影像辨識問題
假如我要辨識小物件, 例如:蜜蜂
但是我的traing data嚴重缺乏, 可能只有數十張, 但是其中有些圖片中可能同時出現數
十隻蜜蜂
我的問題如下 :
1. 在幫training data做label時, 假使一張圖中有50隻蜜蜂
1.1 同一張圖, 一次標50個label
1.2 分做50張, 一次標1個label
1.3 分做10張, 一次標5個label
請問上列三種方法, 對訓練結果/收斂速度會有影響嗎?
P.S. 我自己測試的結果是, 每張圖都有數隻到數十隻蜜蜂, 我只標其中的數個(沒有
全標)當用training data下去test時, 只會標出我當初有label的那幾隻
但是期望值是其他隻也能辨識出來, 所以我才想說是不是要全標?
2. 當training dtata不足時, 需要再放一些負面data嗎?也就是增加一些沒有labeled的
圖片如果需要, 正負data間的比例抓多少比較好?
3. YOLOv3吃的image size是320x320 ~ 608x608, 所以會先對input data做resize
假如我的影像都是1080P的圖片, 而且待辨識物件都是小物件, resize完是不是更難
extract feature
所以如果怕失真太嚴重, 在丟給YOLO前先做幾層CONV, 透過kernel map壓縮到YOLO可
以吃的大小, 這樣是不是比直接resize好? (觀念有錯請指正, 謝謝)
感謝賜教
--
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