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【政府補助50％】基於電腦視覺之物體偵測與辨識
本課程首先將介紹傳統的特徵式物體辨識系統，並以車道線偵測為例，接著我們將引入特徵(Feature)+分類器(Classifier)之機械學習技巧，並運用到汽車之偵測。從2010年開始，Imagenet大規模視覺辨識競賽( Imagenet Large Scale Visual Recognition Competition, ILSVRC )以前所未有的資料量(>1 million)帶起了深度學習(Deep Learning)的熱潮，從2012年開始，各種不同的CNN(Convolutional Neural Network)，如Alexnet, GoogLenet, VGG，Residual Network等分類器因此比賽不斷的被發明，而運用CNN之物體偵測與辨識亦從不可端對端(end-to-end)學習的R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN一路進化到真正實現端對端學習的YOLO(You Only Look Once)與SSD( Single Shot Multibox Detector)，而這樣的單一CNN即可同時偵測多類(行人、腳踏車、汽車、機車、巴士等)物體。
課程網址：https://college.itri.org.tw/…/A4EA3591-12F0-4994-90E4-8D9D7…
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