🤓 น้องๆ รู้ไหมครับว่า computer vision
อ่านว่า "คอมพิวเตอร์วิชั่น"
เป็นศาสตร์ทางคอมชั้นสูงอีกแขนงหนึ่ง
ที่ทำให้คอมพิวเตอร์มองเห็นได้ดุจดังตามนุษย์
เป็นไงฟังแล้วเท่ห์มั๊ยละ
.
ปกติมนุษย์เวลาเห็นวัตถุ สิ่งของ สิ่งมีชีวิต อยู่ในรูป หรือในวีดีโอ
เช่น เห็นปูุ๊บก็จะบอกได้ทันทีว่า
ในรูปหรือวีดีโอมีหมา แมว แก้วน้ำ แจกัน ฯลฯ
เรื่องแบบนี้สำหรับคน ถือว่าโคตรรรรรรรรรง่ายๆ
.
แต่ทว่าในมุมของคอมพิวเตอร์
มันยากมากกกกกกกกกกกกกก
.
ถ้าคอมมันทำได้ก็ถือว่าฉลาดมากแล้ว
ถือว่า intelligent เป็นสิ่งอัจฉริยะในมุมของคอม
ซึ่งการแยกแยะว่าสิ่งที่อยู่ในรูปว่ามันเป็นอะไร
ภาษาอังกฤษเรียกว่า classification (แยกแยะประเภท)
.
สำหรับศาสตร์ computer vision 💻 💻
มันแตกแขนงได้หลายเทคนิค หลายสาย
แต่ในโพสต์นี้จะพูดถึงเฉพาะแค่ 2 เรื่อง เท่านั้นได้แก่
.
☑ 1) การทำ Object detection
เป็นการตรวจจจับวัตถุในรูป
ในมุมการ classification มันแค่บอกว่าสิ่งในรูปคืออะไร
แต่ Object detection จะไม่ใช่แค่บอกว่าสิ่งที่อยู่ในรูปคืออะไรเท่านั้น
.
😲 😲 มันเหมือนอัพเกรตจากความสามารถ classification
เพื่อพัฒนาไปตีกล่องสี่เหลี่ยมล้อมรอบ (ภาษาอังกฤษเรียกว่า Box)
ตีกล่องเพื่อบอกตำแหน่งสิ่งที่มันตรวจจับในรูปหรือในวีดีโอได้ ...โอ้วแม่เจ้าจะเทพไปถึงไหน
.
.
☑ 2) การทำ Segmentation
จะแอดวานซ์จาก Object detection
เหมือนเป็นเวอร์ชั่นอัพเกรตอีกต่อหนึ่ง
.
คือมันไม่ได้ตีกรอบล้อมรอบวัตถุนะ
แต่มันจะยิ่งกว่านั้น
...ก็คือมันจะไฮไลท์ (ฝรั่งบอกว่า mask)
....มันจะระบุพื้นที่วัตถุ สิ่งของ ที่มันตรวจจับได้ (เหมือนเราแรงงานไปยังวัตถุนั้น ๆ)
.
.
ซึ่งศาสตร์ computer vision ปัจจุบันนี้
นิยมเอา AI (ปัญญาประดิษฐ์) มาใช้งาน
จริงมันก็ทำอย่างอื่นได้นอกจากสองเรื่องที่ผ่าน เช่น
pose estimation ตรวจจับจุดต่างๆ ของมนุษย์ แบบกล่องสองผี 💀💀 💀 ....จนปรึ้นๆๆ น่ากลัวหรือเปล่า เป็นต้น
.
และมีข่าวดีสำหรับใครที่สนใจเขียนโปรแกรม 👏 👏
สำหรับงาน Object Detection กับ Segmentaion
ผมทำตัวอย่างการใช้งานไว้แล้ว
มี 5 แบบ ลองเข้าไปดูโค้ดได้ที่นี้
.
🔥 1. การช้งานไลบรารี่ imageai ตรวจจับวัตถุในรูป
https://colab.research.google.com/…/1uQnZfPlRhplvcZKWiXn1je…
🔥 2. การใช้งานไลบรารี่ pixellib ตรวจจับวัตถุในรูป
https://colab.research.google.com/…/1llWzReE3rS9wDfSGGm8M7R…
🔥 3. การใช้ไลบรารี่ Tensorflow ตัวอย่างของ Google ตรวจจับวัตถุในรูป
https://colab.research.google.com/…/12K-4uQ1tAvOukLb1-lwXx4…
🔥 4. การใช้ไลบรารี่ Detectron2 ของเฟสบุ๊ค ตรวจจับวัตถุในรูป
https://colab.research.google.com/…/1jnWFADFdZHz1LSyfXVKHY3…
🔥 5 ตัวอย่างการใช้โมเดล Msk RCNN ตรวจจับวัตถุในรูป
https://colab.research.google.com/…/1JGRIMQ1YSdMXkEZdC6QNGb…
.
ปล. มีแต่โค้ด python เพราะต้องทำใจอะนะ
เพราะงานด้านนี้ ภาษานี้คืออันดับหนึ่งในงาน AI ณ ห่วงเวลานี้
(สามารถไปอ่านตำราเรียน ม.1-2-3 มีเนื้อหา python อยู่ในตำรา)
.
.
+++++ขอประชาสัมพันธ์ (ขายของ)
📔 หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก" เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย (เนื้อหาภาษาไทย)
.
ถ้าสนใจสั่งซื้อเล่ม 1 ก็สั่งซื้อได้ที่ (เล่มอื่นๆ กำลังทยอยตามมา)
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ขออภัยยังไม่มีเล่มกระดาษจำหน่าย มีแต่ ebook
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
🤓 Do you know that computer vision?
Read ′′ Computer Vision ′′
It's another elite computer science.
That makes computers visible as human eyes.
How are you? Are you cool?
.
Normally humans see objects of living things in the photo or video.
Such as seeing a crab, I can tell you right away.
In the picture or video, there are dogs, cats, mug, vase etc.
This kind of thing for people is considered simple.
.
But in the corner of computer
It's very difficult.
.
If a computer can do it, it's very clever.
Intelligent is considered genius in the corner of the computer.
Which digest what's in the picture is what it is.
English is called classification (type digest)
.
For computer vision science 💻 💻
It's broken. Many tricks. Many lines.
But in this post, it's only about 2 stories.
.
☑ 1) Object detection
Detection of the objects in the photo
In classification angle, it just says what is in the picture.
But Object detection won't just say what's in the picture.
.
😲 😲 It's like an upgrade from ability classification.
To develop, hit a square box, surround (English is called Box).
Hit the box to spot what it detects in the photo or video... Oh my god how can it be?
.
.
☑ 2) Making Segmentation
Will admin from Object detection
It's like another upgrade version.
.
Well, it doesn't hit the frame surrounding the object.
But it will be more than that.
... Well, it's going to be highlighted (Foreigner says mask)
.... It will identify the areas, objects, things that they detect (like we labor to that object).
.
.
The science of computer vision nowadays.
Popular to use AI (Artificial Intelligence)
True, it can do anything else but two things that pass, e.g.
pose estimation detects different points of human in two ghost box. 💀💀 💀 💀 💀.... so bad, scary, etc.
.
And some good news for anyone who is interested in programming 👏 👏
For Object Detection with Segmentaion
I made an example of use.
There are 5 designs. Check out the code here.
.
🔥 1. Imageai library work. Detection of objects in the photo.
https://colab.research.google.com/drive/1uQnZfPlRhplvcZKWiXn1jeytJIFEVLkV
🔥 2. usage of pixellib libraries. Detect objects in the photo.
https://colab.research.google.com/drive/1llWzReE3rS9wDfSGGm8M7RQ25jeEfSIi
🔥 3. uses of Tensorflow's Tensorflow library. A sample of Google detects objects in the photo.
https://colab.research.google.com/drive/12K-4uQ1tAvOukLb1-lwXx4bnXkeQupTk
🔥 4. Facebook's Detectron2 Library Uses rūp Objects Detector
https://colab.research.google.com/drive/1jnWFADFdZHz1LSyfXVKHY3fIwuY5F_uo
🔥 5 examples of using Msk RCN model. Detect objects in the photo.
https://colab.research.google.com/drive/1JGRIMQ1YSdMXkEZdC6QNGbI722tEQJTE
.
Ps. There are only code python because I need to get over it.
Because of this side job, this language is number one in AI event. At this time, I'm
(Can go to read textbooks. 1-2-3 python content in the textbook)
.
.
+++++ Public relations (selling items)
📔 The book ′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult It can be understood by the number. Tipping (Thai language content)
.
If you are interested in ordering book 1, you can order at (other books are gradually following).
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
Sorry, no paper books available. Only ebooks.
.
Personal like the book. You can see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
✍ Written by Thai programmer thai coderTranslated
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
「object detection model」的推薦目錄:
- 關於object detection model 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的最佳貼文
- 關於object detection model 在 辣媽英文天后 林俐 Carol Facebook 的最讚貼文
- 關於object detection model 在 Garage+ Facebook 的最讚貼文
- 關於object detection model 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最佳解答
- 關於object detection model 在 大象中醫 Youtube 的最佳貼文
- 關於object detection model 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文
- 關於object detection model 在 Detectron2: A PyTorch-based modular object detection library 的評價
object detection model 在 辣媽英文天后 林俐 Carol Facebook 的最讚貼文
感謝東吳巨量資料學院的胡學長,貢獻了大數據英文用語的part 2囉!
這次胡學長focus在「機器學習篇」,以及介紹三個因為機器學習出現而發展非常快速的領域,分別是「文字」、「影像」和「音訊」。
大家不用覺得機器學習離我們很遙遠,像是youtube的推薦系統、google翻譯以及siri的背後通通都是使用機器學習的演算法哦!而且其實概念並不難,有興趣的孩子可以多探究!
——————————————————
🤖 胡哥+俐媽英文教室—機器學習篇 machine learning:
1️⃣ <機器學習四大類別>
* supervised learning 監督式學習
* semi-supervised learning 半監督式學習
* unsupervised learning 非監督式學習
* reinforcement learning 強化學習
2️⃣ <常見用語>
* cluster 分群
* classification 分類
* regression 迴歸
* model 模型
* parameter 參數
* predict 預測
* accuracy 準確率
* overfitting 過度擬合
* feature 特徵欄位
* label 目標欄位
* training data 訓練資料
* testing data 測試資料
* validation data 驗證資料
* standardization 資料標準化
* feature extraction 特徵提取
* dimension reduction 資料降維
3️⃣ <文字分析>
* text mining 文字探勘
* natural language process 自然語言處理
* text categorization 文本分類
* information retrieval 資訊檢索
* word segmentation 自動分詞
* machine translation 機器翻譯
* topic modeling 主題式分析
* sentiment analysis 文字情緒分析
* part of speech 文字詞性分析
* word embedding 詞向量轉換
4️⃣ <影像辨識>
* computer vision 電腦視覺
* image recognition 影像辨識
* image segmentation 影像切割
* image annotation 影像標注
* object detection 物件偵測
* face detection 人臉辨識
5️⃣ <音訊辨識>
* speech recognition 語音辨識
* signal extraction 訊號處理
* noise reduction 雜訊處理
* acoustic model 聲學模型
* time domain 時域
* frequency domain 頻域
* Fourier transform 傅立葉轉換
—————————————————
真是隔行如隔山,有你們提供其他專業領域英文,大家都彼此受惠!
感謝胡哥🙏🏼~
.
#俐媽英文教室 #俐媽英文教室徵稿中 #俐媽英文教室大數據篇 #謝謝胡哥 #東吳巨量資料學院 #大數據 #bigdata #AI #machinelearning
object detection model 在 Garage+ Facebook 的最讚貼文
#StartupGlobalProgram #OpenHouse
Empowering AI on Device
Deep Force, from Taiwan, is a startup in Distributed AI technology whose deep learning model compression technology can turn all devices into real Smart Edge Devices. The company provides businesses transparency to implement fast, private, and cost-effective deep learning algorithm and vision-based applications on end devices.
Its core technologies include Face Identification, Face Grouping, Face Detection, Body Detection, Object/Animal Recognition and Smart Manufacturing Solution, which can run on, but not limited to, smartphones, tablets, IP cameras, drones, and robots. Currently, the solutions are deployed in security, health, industrial and mobile sectors. The company’s core team has industrial experiences over a decade in the elite SOC companies: Qualcomm, Broadcom, and MediaTek.
👉Grab your ticket for Open House!
✅ Registration: https://lihi.tv/2BqJG/112212
📆Date: Nov. 30th 14:30-17:00
🚩Location: Garage+, Taipei
object detection model 在 Detectron2: A PyTorch-based modular object detection library 的必吃
Since its release in 2018, the Detectron object detection platform has become ... PyTorch provides a more intuitive imperative programming model that allows ... ... <看更多>