今年在社群上備受關注的即時物件偵測模型 YOLO,日前在 GitHub 上釋出最新版模型 YOLOv4,三位共同作者中有兩位來自台灣,分別是中央研究院的廖弘源所長與王建堯博士。學校特別安排兩位前來,與工程師團隊分享整個 YOLOv4 發展故事與前沿技術。
YOLO 也是許多技術班學員進行專題時,十分熟悉的模型。比起前一代,v4 版本速度更快也更精準。由於 YOLOv4 在運算資源有限時也能維持高精度與即時偵測的能力,未來各種物件辨識,人臉識別,自駕車...等電腦視覺領域,都會用到這樣的強大模型。透過今日的交流,也讓工程師們迅速掌握最新知識與技術。
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#YOLOv4
yolov4模型 在 yolov4訓練模型-Dcard與PTT討論推薦|2022年10月 的美食出口停車場
下載預訓模型yolov4.conv.137 至weights 目錄(需新增)。 切換至darknet-master\build\darknet\x64 目錄。 複製cfg\yolov4-custom.cfg 為cfg\yolo-obj.cfg。 ... <看更多>
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yolov4模型 在 YOLOv4 物件偵測之標註、訓練、及推論 - YouTube 的美食出口停車場
YOLOv4 物件偵測之標註、訓練、及推論時間:2022年2月9日上午10:30~12:00 講師:李明達 ... 在google colab上进行yolov5 模型 训练,免费使用GPU资源. ... <看更多>