電腦是怎麼辨識物體的呢?當紅的YOLO又是什麼? | 我要找工作
![電腦是怎麼辨識物體的呢?當紅的YOLO又是什麼?](https://i.imgur.com/sLIY79K.jpg)
2022年4月9日—YOLO可說是近期熱門的物件偵測演算法,但是,你知道人工智慧是如何幫助我們辨識影像的呢?人工智慧科技基金會工程師粘美玟從物件偵測領域切入, ...
![電腦是怎麼辨識物體的呢?當紅的YOLO又是什麼?](https://i.imgur.com/sLIY79K.jpg)
隨著人工智慧技術的進步,生活的周圍已經逐漸可以看到許多人工智慧的應用,例如圖片描繪、判斷畫面中的人是否跌倒?或是否做出不符公司規定的行為?那麼,人工智慧又是如何幫助我們辨識影像的呢?談到這裡,你一定要知道「物件偵測」這個影像領域中常見的技術。
隨著深度學習技術的進步,許多人開始將深度學習的方法融入到物件辨識中,近一步提升物件辨識的速度與效果,也能看到許多深度學習專案的應用陸續展開。但在執行專案前,團隊成員必須對深度學習有一定程度了解,才能為專案打下良好的知識基礎。人工智慧科技基金會工程師粘美玟從物件偵測領域切入,淺要說明模型是如何辨識出圖像?同時也將介紹近年十分熱門的YOLO演算法。
電腦辨識圖片的四種任務透過深度學習,讓電腦不再仰賴人類知識,而是從大量的圖片與標籤中自行找出重要元素或特徵,有效地判斷出圖片是屬於哪些重要類別。深度學習應用中的圖像處理技術,大致可拆分為單一物件處理及多重物件處理兩大類型,接著又可再細分為以下四種任務,技術難度由上至下增加:
單一物件處理 1.Classiflcation分類任務:主要是將一張圖片輸入電腦後,電腦再將圖片中的關鍵物件進行分類,例如判斷圖片中的影像為「貓」。
2.Classification+Localization:近一步以方框框出圖片中關鍵物件的位置,例如框出圖片中「貓的位置」。
多重物件處理 3.Object Detection物件辨識:在一張圖片中以方框框出多個物件,也能辨識出物件的類別及位置。
4.Instance segmention:不只是框出物件,而是精準將物件的輪廓描繪出來。
由於工作或是生活場景中,我們在一張圖片中並不會只關注單一物品,更多時候,可能會對許多物件感興趣,這時候結合深度學習方法的物件辨識也就能幫上忙。不僅能幫助我們在一張圖片中辨識多個目標、多個物件;還能幫助我們得到目標位置資訊。
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