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边缘端影像辨识需求加速AI算法版本推陈出新 小物件辨识效率与精度为后续改良重点

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物件影像识别学习需兼顾定位与影像分类运算,称为双阶段学习。然双阶段学习耗费资源庞大,为符合企业在边缘端实时影像识别的应用需求,新一代算法为两者合并的单阶段学习。DIGITIMES Research观察,尽管单阶段算法精确度不如双阶段,但仍能达到可用程度,相关单阶段学习算法如YOLO (You Only Look Once)与SSD (Single Shot Multibox Detector)近年都有其进展,成为目前边缘端影像识别的显学。

内文目录

  • 深度卷积神经网络跃居影像辨识主流算法
  • CNN算法持续进化 双阶段、单阶段学习法各有利弊
  • 单阶段学习法YOLO与SSD各擅战场 惟YOLO v3在边缘影像辨识应用更胜一筹
  • 结语

图表目录

  • 视觉深度卷积神经网络算法示意图
  • 抽样算法使用2x2矩阵Max Pooling示意图
  • 物件视觉辨识CNN双阶段与单阶段学习流程概念比较
  • 不同算法速度与准确度比较
  • 11 个图表

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