Barcode 及 QR code 是应用最广泛的影像分析演算法,普遍应用在文件管制丶商品进出货纪录丶商店结帐丶手机付款等。
比较 InceptionV3-CAM, YOLOv4, Efficient Det, Mask R-CNN, U-Net 等算法。
LSTM 是一种时间循环神经网络(RNN)。由於独特的设计结构,LSTM适合於处理和预测时间序列中的重要事件。可应用於股价预测丶汇率预测丶期货价格预测丶金融指数预测丶房价预测丶销售量预测丶雨量预测丶气候预测丶手写识别丶语音识别等。
XGBoost 是目前最好用的数值资料分析算法,可应用於股价预测丶汇率预测丶期货价格预测丶金融指数预测丶授信风险预测丶房价预测丶生产良率预测丶维修保养预测丶员工录取判断丶员工离职预测丶学生成绩预测丶作物生长预测丶生存预测等。
支援多种热门的人工智能框架,可支援云端原生丶容器部署应用程序,并可立即应用於各种场域。例如:於门禁人脸辨识丶生产线瑕疵检测丶生产线资料收集及分析丶温室资料收集及分析丶畜舍资料收集及分析丶影像分析丶声音分析丶讯号分析丶条码辨识丶 QR code 辨识丶人工智能课程教学等。
可以应用在居家预防跌倒丶入侵侦测丶肢体语言识别丶人机互动丶人体姿态侦测丶工厂工安侦测等。
目前正确率最高的物件侦测算法,可以应用在工厂瑕疵检测丶医疗影像分析丶生物影像分析丶工安影像分析丶口罩影像分析等。
可以应用在工厂瑕疵检测丶医疗影像分析丶生物影像分析丶工安影像分析丶口罩影像分析等。
可以应用在工厂瑕疵检测丶医疗影像分析丶鱼类影像分析丶生物影像分析丶先进驾驶辅助系统丶自动驾驶车等。
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本文章为深度学习应用于影像检测的基本概念说明,并与传统影像算法进行比较。
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由于全球编程,各自使用的在地语系不同,导致上传至 GitHub 的程序代码,在别人的计算机上看起来,有可能变成乱码。本文教您使用 Unicode 格式储存程序代码,让您的程序畅行世界无乱码。