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yolov3:負責開發和實施基於YOLOv3模型的計算機視覺應用,包括物體檢測和辨識,提升自動化及數據處理效率。主要責任涵蓋演算法優化、數據預處理及系統整合,確保模型適應不同場景需求。在技能要求上,需具備深度學習及機器學習技術,熟悉Python和TensorFlow等編程語言,並具備良好的跨部門協作和溝通能力,能與產品設計及工程團隊緊密協作解決問題。此職位面對的挑戰包括快速演變的技術趨勢及客戶需求的多樣化,需要靈活應對及持續學習。
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緯育TibaMe

2022/08/24

成為YOLO深度學習物件偵測魔法師
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在深度學習模型中,最被廣泛應用的就是物件偵測模型,其中最受歡迎的YOLO的各種衍生版本,這堂「深度學習影像辨識 | YOLO物件偵測全解析」課程,帶你完整掌握物件偵測應用與模型優化的理論與實作。
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🔑YOLO v1:口罩偵測
🔑YOLO v2:偵測複數個形心位置相同的物體
🔑YOLO v3:實現Muti-Label車輛偵測
🔑YOLO v4:偵測血液中的紅血球、白血球與血小板
🔑YOLO v5:偵測鳥類並運用先驗知識濾除誤判
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🔑實作物件偵測最重要的量化指標(AP與mAP)
🧑‍💼AI深度學習專家-林哲聰 老師
▲ AI智慧應用新世代人才培育計畫人才解題實證
▲ 影像處理與圖形識別學會博碩士論文獎博士論文
▲ 瑞典Chalmers University of Technology博士後研究員
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緯育TibaMe

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