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yolo原理的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳昭明寫的 開發者傳授PyTorch秘笈 和張德豐的 一本書秒殺電腦視覺最新應用：80個Python大師級實例都 可以從中找到所需的評價。
另外網站2032来自未来世界的密码 - 网易也說明：我们花点时间举一个例子把原理讲清楚。 ... YOLO。 特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供 ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
逢甲大學 資訊電機工程碩士在職學位學程 陳錫民所指導 張智威的 應用混合式機器學習工具於抽菸行為辨識之研究 （2021），提出yolo原理關鍵因素是什麼，來自於姿態辨識、抽煙、YOLOv4、OpenPose。
而第二篇論文中原大學 電機工程學系 廖裕評所指導 徐勝彥的 基於雙目視覺的物件辨識之拾取機器人 （2021），提出因為有 YOLOv5、雙目視覺、ROS 機器人系統、COVID19、機器手臂的重點而找出了 yolo原理的解答。
最後網站YOLO原理_冰雪棋书的博客-程序员资料則補充：YOLO原理 _冰雪棋书的博客-程序员资料. 技术标签： 深度学习. 参考链接：链接 yolov3-spp 和yolov4 map相差不大. 在这里插入图片描述 YOLOv1 2016 CVPR 45FPS 448*448 ...
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決yolo原理 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
應用混合式機器學習工具於抽菸行為辨識之研究
為了解決yolo原理 的問題，作者張智威 這樣論述：
根據研究指出長期吸二手菸會有害身體健康，因菸害防制法的 上路，對於二手菸有明顯的下降，但許多環境下，由於沒有有效的 方法可以遏止，導致沒有辦法有效的管理，還是有一些人會在禁菸 區下抽煙，因此如何降低也是相當重要的課題。機器學習近年飛速的成長，得利於電腦硬體速度更快及大數據 蒐集更完整，生活中許多產品已用到這種技術，尤其在影像辨識這 塊領域中，像是交通科技執法。由於現有偵測抽菸之行為皆是透過機器去偵測，本研究透過分 析抽煙人士之姿態分析並運用兩種機器學習模型 OpenPose&YOLOv4進 行混合式系統分析，可以更簡易的監控抽煙之姿態，且有相當不錯的準確率。
一本書秒殺電腦視覺最新應用：80個Python大師級實例
為了解決yolo原理 的問題，作者張德豐 這樣論述：
★★★★★【電腦視覺】、【80個Python大師級實例】★★★★★ 鷹眼王者的銳利捕捉，電腦視覺應用精準秒殺！ 本書技術重點 ✪Python電腦視覺基礎，包括常用的函數庫 ✪各種去霧演算法、空域增強，時域增強，色階調整、Hough變換檢測 ✪分割車牌處理、包括定位，字元處理及辨識 ✪分水嶺演算法，用在醫學診斷 ✪CNN及SVC手寫數字辨識、使用AlexNet ✪OCR原理及實作、小波技術處理 ✪SVD、PCA、K-Means圖型壓縮原理 ✪圖型搜尋、比對、角點特徵偵測、Harris演算法、FAST演算法 ✪運動目標偵測、幀差分法、背景差分法、光流
法 ✪浮水印技術、大腦影像分析、閾值分割、區域生長實作 ✪自動駕駛實作、包括環境感知、行為決策，路徑規劃及運動控制 ✪物件偵測，包括RCNN及YOLO ✪視覺分析應用實例，包括Arcade Game製作，停車場自動車牌辨識系統開發 本書特色 ◎案例涵蓋面廣、實用、擴充性、可讀性強 本書以「概述+ 案例」的形式進行編寫，充分強調案例的實用性及程式的可擴充性，所選案例大多數來自日常生活中，應用性強。另外，書中每個案例的程式都經過偵錯與測試，同時程式碼中增加了大量的解釋說明，可讀性強。 ◎點線面完美結合，兼顧性強 本書點線面兼顧，涵蓋了數位影像處理中幾乎所有的
基本模組，並涉及視訊處理、對位拼接、數位浮水印等進階影像處理方面的內容，全面講解了基於Python 進行電腦視覺應用的原理及方法，內容做到完美連結與統籌兼顧，讓讀者實現了由點到面進行發散性延伸。
基於雙目視覺的物件辨識之拾取機器人
為了解決yolo原理 的問題，作者徐勝彥 這樣論述：
隨著全球的疫情擴散，每天出門必須戴著口罩，酒精隨身攜帶著，不管碰了什麼、拿了什麼物品後，都會拿起酒精消毒雙手。研究報告指出，病毒雖然在手上存活時間不久，但是在這期間假如帶有病毒的手去揉眼睛、摸鼻子、吃東西甚至拿起物品給他人，這時就會將病毒擴散出去。舉例高接觸風險工作者，像是機場清潔員、防疫旅館清潔員、醫院清潔員等，可能只是為了拿取染疫者地板垃圾或是遺留的物品，而感染到新冠病毒COVID19。因此本研究採用YOLOv5物件辨識模型進行物件辨識，透過YOLOv5的檢測速度快和定位精準等優勢，結合雙目視覺來假設人的雙眼，利用辨識結果之目標框得知左右鏡頭的物件座標後，便能使用測距公式來算出物件距離。
本論文中拾取機器人不僅具有物件測距的功能，還搭配機器人作業系統(ROS)能發布物件測距訊息給拾取機器人，也具備導航功能進行室內環境的巡邏。利用同時定位與地圖構建(SLAM)技術使拾取機器人能夠在室內環境中自主導航。並結合手臂將物件拾取，希望可以大幅降低高接觸風險工作者染疫的機率。