已經跟呼吸一樣重要的網路和手機論文書籍站
yolo影像辨識的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學
yolo影像辨識的問題，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【AI小實作】9/28(一) 第二堂：YOLOv4物件偵測分析及實作也說明：影像辨識 技術包含物件偵測，有R-CNN、YOLO、SSD等演算法，其中YOLO具備即時偵測的優勢最為廣泛應用，可應用於行人偵測、人臉偵測、車流偵測。此課程將介紹 ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立彰化師範大學 機電工程學系 王可文所指導 楊道忠的 AI輔助影像回授應用於軟性機械手臂之引導 （2021），提出yolo影像辨識關鍵因素是什麼，來自於軟性機械手臂、內視鏡、YOLO。
而第二篇論文中原大學 機械工程學系 張耀仁所指導 梁文勇的 基於YOLO v4影像辨識技術之智慧型機車安全距離警示系統 （2021），提出因為有 深度學習、機器學習、類神經網路、YOLO、影像辨識的重點而找出了 yolo影像辨識的解答。
最後網站應用深度學習於船舶影像分類研究 - 海洋委員會則補充：YOLO 模型的特性只需要對圖片做. 一次CNN 便能夠判斷裡面的物體類別及位置，大大提升辨識速度。相較於R-. CNN，是先提出幾個可能性區域，再針對每個區域 ...
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決yolo影像辨識 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
AI輔助影像回授應用於軟性機械手臂之引導
為了解決yolo影像辨識 的問題，作者楊道忠 這樣論述：
軟性機械手臂相較一般機械手臂具有靈活、輕巧的特性，特別適合在狹窄不易活動的地方，例如地下管道裡面、機器內部、或人體體內，去執行任務，但是軟性機械手臂的運動控制和定位是一項新挑戰。因此，本論文旨在調查與研究軟性機械手臂的設計、制動與基於影像辨識技術的引導方法和挑戰。機械手臂的設計包含：內視鏡、驅動內視鏡彎曲的鋼絲、利用3D軟體設計引導鋼絲的導繩器、連接器、導輪等零件；並用微控制器驅動2個具有減速機構與旋轉角度感測回授的馬達，馬達與導輪上面固定鋼絲連到內視鏡頭部，使其帶動可以控制內視鏡方向，上下左右彎曲內視鏡；同時可帶動套在外部的軟管。由於軟性機械手臂工作的環境使內視鏡取得的影像在明暗、焦距、變
化上不同於一般運動影像，用影像辨識技術引導軟性機械手臂更是另一項挑戰；本研究測試：(1)灰度重心法(以C++撰寫)、(2)模板匹配法(來自OpenCV開源工具庫)、(3)YOLO深度學習多種標的物辨識法。用這三種方法計算出標的物的像素座標與鏡頭中心的距離誤差，同時討論這些方法的特性；擇優成為回授驅動訊號的工具，讓修正數值經序列埠(Serial Port)回授到微控制器來控制內視鏡頭部朝標的物扭轉的方向。
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影像辨識 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YOLO v4影像辨識技術之智慧型機車安全距離警示系統
為了解決yolo影像辨識 的問題，作者梁文勇 這樣論述：
因台灣土地狹窄，人口密度高，具備靈活及高機動性的機車成為一般人最常使用的移動交通工具，近年來雖然有逐漸在倡導「防衛性駕駛」但交通事故仍無明顯的低減，在交通事故常造成人員傷亡，而究其交通事故的原因，「未依規定讓車」及「轉彎不當」佔比最高，而機車駕駛人常常與大型車爭道，會因大型車視線盲區不易察覺週遭車況而容易發生交通意外事故，近年來人工智慧也逐 漸應用在我們生活上，本研究利用偵測準確度高且運算速度快的YOLO v4深度學習技術並配合影像辨識方法偵測出於街道中移動的大型車輛，藉由標記影像特徵且利用深度神經網路進行模型訓練模型，對於想要偵測的目標物做影像辨識。同時偵測與目標物的相對距離，當車輛進入到
安全距離時，會透過警示來提醒機車駕駛人事前做出防範的措施，以減少機車的交通意外事故發生。實驗結果證明，本研究使用AI影像辨視方法進行大型車輛偵測其偵測的準確率結果為94%，是一個相當不錯的結果。