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如何在 Raspberry Pi 3 上使用 Intel Movidius 深度學習裝置 5 倍加速你的人工智慧物件偵測模型
https://softnshare.com/accelerate-deep-learning-on-raspberry-pi-movidius/
物件偵測模型 在 iThome Facebook 的精選貼文
打造各種AI應用的中華電信揭露物件偵測模型輕量化3大作法,模型骨幹直接採用現成結構(如EfficientNet-Lite),模型頸部、頭部則以近似運算來減少參數量,比如用差值讓長寬一致、用一層卷積讓Channel數一致,並用深度可分離卷積來重組頭部,同時輕量化損失函數,來避免無法收斂的結果。
https://www.ithome.com.tw/news/143462
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物件偵測模型 在 台灣人工智慧學校 Facebook 的最佳貼文
今年在社群上備受關注的即時物件偵測模型 YOLO,日前在 GitHub 上釋出最新版模型 YOLOv4,三位共同作者中有兩位來自台灣,分別是中央研究院的廖弘源所長與王建堯博士。學校特別安排兩位前來,與工程師團隊分享整個 YOLOv4 發展故事與前沿技術。
YOLO 也是許多技術班學員進行專題時,十分熟悉的模型。比起前一代,v4 版本速度更快也更精準。由於 YOLOv4 在運算資源有限時也能維持高精度與即時偵測的能力,未來各種物件辨識,人臉識別,自駕車...等電腦視覺領域,都會用到這樣的強大模型。透過今日的交流,也讓工程師們迅速掌握最新知識與技術。
#我們來做
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#YOLOv4
物件偵測模型 在 物件偵測- Explore 的必吃
本技術提供一NVDLA UMD / KMD應用程式範例,呈現完整之NVDLA與ONNC模型整合之應用開發,系統支援ONNC模型及支援NVDLA SMALL 64MACs,從RTSP串流接收、解碼到使用NVDLA加速 ... ... <看更多>