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國立高雄科技大學 資訊工程系 陳洳瑾所指導 蔡政達的 整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識 （2021），提出voc轉yolo關鍵因素是什麼，來自於邊緣運算、人工智慧、物件偵測、光學字元辨識、工業人工智慧。
而第二篇論文國立聯合大學 機械工程學系碩士班 連啓翔所指導 蔡承憲的 主動式智慧化輸送系統之研究 （2021），提出因為有 物件辨識、YOLO、田口方法、輸送系統的重點而找出了 voc轉yolo的解答。
最後網站VOC各年数据转YOLO格式則補充：为了方便增加YOLO训练数据量，博主将VOC各年数据利用python程序转成了YOLO格式，希望小伙伴可以借鉴一二，如有不正，欢迎指出。...,CodeAntenna技术文章技术问题代码 ...
計算機視覺之深度學習：使用TensorFlow和Keras訓練高級神經網路
為了解決voc轉yolo 的問題，作者（英）拉賈林加帕·尚穆加馬尼 這樣論述：
本書開門見山，直接幫助你準備好訓練高效深度學習模型的環境，以完成各種電腦視覺任務。書中介紹了常見的深度學習架構，如卷積神經網路和遞迴神經網路；講述了如何利用深度學習進行圖像分類、圖像檢索、目標檢測、語義分割等內容。讀完本書，你將能夠開發和訓練自己的深度學習模型，並用它們解決電腦視覺難題。 拉賈林加帕·尚穆加馬尼（Rajalingappaa Shanmugamani），目前在Kairos擔任技術經理。在此之前，曾在新加坡SAP公司擔任深度學習主管，也在創業公司從事過電腦視覺產品的開發和諮詢工作。 在同行評審的期刊和會議上多次發表文章，並在機器學習領域申請了專利。與他人合著
出版了Hands-On Natural Language Processing with Python、Python Reinforcement Learning、Python: Advanced Guide to Artificial Intelligence、TensorFlow Deep Learning Projects等書。 第 1 章 入門 1 1．1 理解深度學習 1 1．1．1 感知機 1 1．1．2 啟動函數 2 1．1．3 人工神經網路 4 1．1．4 訓練神經網路 7 1．1．5 嘗試TensorFlow遊樂場 8 1．1．6 卷積神經網路 8 1．1
．7 迴圈神經網路 10 1．1．8 長短期記憶網路 11 1．2 電腦視覺深度學習 12 1．2．1 分類 12 1．2．2 檢測或定位與分割 12 1．2．3 相似性學習 13 1．2．4 圖像題注 13 1．2．5 生成模型 14 1．2．6 視頻分析 15 1．3 建立開發環境 15 1．3．1 硬體和作業系統 15 1．3．2 安裝套裝軟體 17 1．4 小結 23 第 2 章 圖像分類 24 2．1 在TensorFlow中訓練MNIST模型 24 2．1．1 MNIST資料集 24 2．1．2 載入MNIST數據 25 2．1．3 建立一個感知機 25 2．1．4 構建多層卷積
網路 28 2．2 在Keras中訓練MNIST模型 35 2．2．1 準備資料集 35 2．2．2 構建模型 36 2．3 其他流行的圖像測試資料集 38 2．3．1 CIFAR資料集 38 2．3．2 Fashion-MNIST資料集 38 2．3．3 ImageNet資料集和競賽 39 2．4 更大的深度學習模型 40 2．4．1 AlexNet模型 40 2．4．2 VGG-16模型 41 2．4．3 穀歌Inception-V3模型 42 2．4．4 微軟ResNet-50模型 45 2．4．5 SqueezeNet模型 45 2．4．6 空間變換網路模型 46 2．4．7 Dens
eNet模型 47 2．5 訓練貓與狗的模型 47 2．5．1 準備數據 48 2．5．2 使用簡單CNN進行基準測試 48 2．5．3 增強資料集 49 2．5．4 遷移學習或微調模型 50 2．5．5 在深度學習中微調一些層 51 2．6 開發現實世界的應用 53 2．6．1 選擇正確的模型 53 2．6．2 處理欠擬合和過擬合場景 53 2．6．3 從面部檢測性別和年齡 54 2．6．4 微調服裝模型 54 2．6．5 品牌安全 54 2．7 小結 54 第 3 章 圖像檢索 55 3．1 理解視覺特徵 55 3．1．1 深度學習模型的視覺化啟動 56 3．1．2 嵌入視覺化 57 3
．1．3 DeepDream 60 3．1．4 對抗樣本 64 3．2 模型推斷 65 3．2．1 匯出模型 65 3．2．2 提供訓練好的模型 66 3．3 基於內容的圖像檢索 68 3．3．1 構建檢索流水線 68 3．3．2 有效的檢索 71 3．3．3 使用自編碼器去噪 74 3．4 小結 77 第 4 章 目標檢測 78 4．1 檢測圖像中的目標 78 4．2 探索資料集 79 4．2．1 ImageNet資料集 79 4．2．2 PASCAL VOC挑戰 79 4．2．3 COCO目標檢測挑戰 79 4．2．4 使用指標評估資料集 80 4．3 目標定位演算法 81 4．3．1
使用滑動視窗定位目標 82 4．3．2 將定位看作回歸問題 83 4．4 檢測目標 86 4．4．1 R-CNN（區域卷積神經網路） 86 4．4．2 Fast R-CNN 86 4．4．3 Faster R-CNN 87 4．4．4 SSD（單射多框探測器） 88 4．5 目標檢測API 88 4．5．1 安裝和設置 88 4．5．2 預訓練模型 89 4．5．3 重新訓練目標檢測模型 90 4．5．4 為自動駕駛汽車訓練行人檢測 92 4．6 YOLO目標檢測演算法 92 4．7 小結 94 第 5 章 語義分割 95 5．1 預測圖元 95 5．1．1 診斷醫學圖像 97 5．1．2
通過衛星圖像瞭解地球 97 5．1．3 提供機器人視覺 98 5．2 資料集 98 5．3 語義分割演算法 98 5．3．1 全卷積網路 98 5．3．2 SegNet架構 99 5．3．3 膨脹卷積 103 5．3．4 DeepLab 104 5．3．5 RefiNet 105 5．3．6 PSPnet 106 5．3．7 大卷積核的重要性 106 5．3．8 DeepLab v3 107 5．4 超神經分割 107 5．5 分割衛星圖像 111 5．6 分割實例 113 5．7 小結 114 第 6 章 相似性學習 115 6．1 相似性學習演算法 115 6．1．1 孿生網路 115
6．1．2 FaceNet模型 118 6．1．3 DeepNet模型 120 6．1．4 DeepRank模型 120 6．1．5 視覺推薦系統 121 6．2 人臉分析 122 6．2．1 人臉檢測 122 6．2．2 人臉特徵點和屬性 123 6．2．3 人臉識別 126 6．2．4 人臉聚類 130 6．3 小結 131 第 7 章 圖像題注 132 7．1 瞭解問題和資料集 132 7．2 理解圖像題注的自然語言處理 132 7．2．1 用向量形式表達詞 133 7．2．2 將詞轉換為向量 133 7．2．3 訓練一個嵌入 134 7．3 圖像題注和相關問題的方法 135 7．3．
1 使用條件隨機場來連結圖像和文本 136 7．3．2 在CNN 特徵上使用RNN生成題注 136 7．3．3 使用圖像排序創建題注 138 7．3．4 從圖像檢索題注與從題注檢索圖像 139 7．3．5 密集題注 140 7．3．6 使用RNN生成題注 141 7．3．7 使用多模態度量空間 142 7．3．8 使用注意網路生成題注 143 7．3．9 知道什麼時候查看 143 7．4 實現基於注意力的圖像題注 145 7．5 小結 147 第 8 章 生成模型 148 8．1 生成模型的應用 148 8．1．1 藝術風格遷移 148 8．1．2 預測視頻中的下一幀 149 8．1．3 圖
像的超解析度 150 8．1．4 互動式圖像生成 151 8．1．5 圖像到圖像的翻譯 151 8．1．6 文本到圖像的生成 152 8．1．7 圖像修復 153 8．1．8 圖像混合 153 8．1．9 轉換屬性 154 8．1．10 創建訓練資料 154 8．1．11 創建新的動畫角色 155 8．1．12 照片3D模型 155 8．2 神經藝術風格遷移 156 8．2．1 內容損失 156 8．2．2 使用Gram矩陣的風格損失 160 8．2．3 風格遷移 162 8．3 生成對抗網路 165 8．3．1 vanilla GAN 165 8．3．2 條件GAN 167 8．3．3 對抗
損失 167 8．3．4 圖像翻譯 168 8．3．5 InfoGAN 168 8．3．6 GAN的缺點 169 8．4 視覺對話模型 169 8．5 小結 171 第 9 章 視頻分類 172 9．1 瞭解視頻和視頻分類 172 9．1．1 探索視頻分類資料集 172 9．1．2 將視頻分割成幀 175 9．1．3 視頻分類方法 175 9．2 將基於圖像的方法擴展到視頻 184 9．2．1 人體姿態回歸 184 9．2．2 視頻分割 185 9．2．3 視頻題注 186 9．2．4 視頻生成 188 9．3 小結 188 第10 章 部署 189 10．1 模型的性能 189 10．1
．1 量化模型 189 10．1．2 MobileNets 190 10．2 雲部署 193 10．2．1 AWS 193 10．2．2 Google雲平臺 197 10．3 在設備中部署模型 200 10．3．1 Jetson TX2 200 10．3．2 Android 201 10．3．3 iPhone 201 10．4 小結 202
整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識
為了解決voc轉yolo 的問題，作者蔡政達 這樣論述：
摘要 IASBTRACT II致謝 IV目錄 V表目錄 VIII圖目錄 IX一、 緒論 11.2 研究動機 11.2 研究目標 2二、 文獻探討 32.1 工業人工智慧 32.1 EDGE AI 42.3 人工智慧、機器學習、深度學習 52.3.1 深度學習如何運作 62.4 電腦視覺與深度學習 82.4.1 卷積神經網路CNN的特性 92.5 物件偵測 102.5.1 OBJECT DETECTION模型的架構 102.5.2 YOLOV4 模型的架構 11三、 系統硬體架構及軟體開發環境建置 123.1系統硬體架構 123.1.1 樹莓派
4(RASPBERRY PI 4) 123.1.2 電子顯微鏡 143.1.3 HDMI TO CSI-2 MODULE 153.1.4 安裝電子顯微鏡於樹莓派並進行測試 153.1.4.1 安裝HDMI to CSI-2 Module於樹莓派 153.1.4.2 啟動樹莓派的相機模組 173.1.4.3 使用樹莓派終端機測試取的電子顯微鏡影像 183.2軟體開發環境&系統流程圖 193.2.1 PYTHON 程式語言 193.2.2 OPENCV 193.2.3 安裝RASPBERRY PI OS 至MICRO-SD卡 203.2.3.1下載及安裝專屬工具：Raspbe
rry Pi Imager 203.2.4 在樹莓派安裝OPENCV 233.2.4 在PC端建置PYTHON虛擬環境並安裝相關套件 253.2.5 建立標記工具及使用 253.2.5.1 安裝標記工具 263.2.5.2 使用標記工具 263.2.5.3 VOC格式轉換成Yolo格式 273.2.6 WIN10 SERVER(GPU) & DARKNET YOLOV4環境建置 283.2.6.1 前置準備安裝相關軟體及模組 293.2.6.2在Windows編譯Darknet 443.2.7 專案開發軟體系統流程 563.2.7.1 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(
1類別) 563.2.7.2 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(36類別) 583.2.7.3教練模型與專用模型運作循環 59四、 實驗操作及結果 604.1 整合實驗平台說明 604.2 訓練資料收集 614.3 訓練資料清洗(轉換) 634.4 訓練資料標註 644.4.1 以人工方式標記訓練資料 644.4.2 以自動標註程式標記訓練資料 654.4.3 使用VOC轉換成YOLO格式之程式 664.4.4 DATE AUGMENTATION 664.4.5 訓練圖片及標註資料彙整 674.5 建立訓練組態資料結構 684.5.1組態資料結構說明 684.
5.2 自動化生成組態資料結構程式使用說明 704.6 訓練模型 724.6.1 DARKNET訓練模型語法說明 724.6.2 TINY模型網路架構選用說明 734.6.3訓練模型評估指標說明 754.6.4 訓練模型結果說明 784.7 部署測試(推論) 824.7.1 將模型權重打包封裝成推論用程式 824.7.2 將推論程式部署到邊緣運算平台 844.7.3 推論驗證及辨識結果 85五、 研究結論與建議 985.1 結論 985.2 未來工作 99六、 參考文獻 100
主動式智慧化輸送系統之研究
為了解決voc轉yolo 的問題，作者蔡承憲 這樣論述：
近年隨著硬體設備進步，有關深度學習的發展越來越快速。物件辨識便是其中一種，與傳統的影像辨識不同的地方是，基於深度學習的方式較能適應不同環境的狀況，且具有高度的準確率。將其應用於自動化產線上可以有效減少依靠人力的部分，也能避免因疲勞而造成的錯誤。本論文提出利用一條智慧輸送帶進行不同元件分類的方式，可完成元件分類及排列任務，硬體上利用攝影機及分類機構架設於輸送帶上，透過軟體之程式撰寫於python使運行深度學習模型並發送訊號至Arduino板進而控制馬達，達到辨識與分類之目的。本研究使用YOLOv4為深度學習模型並搭配伺服馬達來實現產線上分類以及混料件排除之能力。並且本文利用田口法探討整體裝置參
數設定對運作之影響；其系統運作由使用相機擷取畫面之即時物件辨識開始，元件經過畫面後會判斷為何種類別，依照判斷出的類別伺服馬達會轉動使檔板擺動，並將元件調撥至相對應的閘道完成分類。本論文除只針對訓練過之元件分類外，該系統具排除條件亦包含輸送帶速度過快系統無法確實調撥正確閘道之情形，確保分類通道內之元件皆一樣。本實驗之深度學習模型能辨識出不同物件且準確達98.77%，可透過偵測當前輸送帶速度進行分類任務，並完成分類兩種元件。