這篇文章精巧的將YOLO與RGB-D影像融合達到精確的人體3d檢測
論文:https://ieeexplore.ieee.org/document/9196899
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#Fish仔
耶!親愛的玟瑜 @wenyu.tseng 👩🏻我們終於在台北相見歡惹🥳
🌧️下大雨還是要衝來🏍️🛵聊了大半年的份👭心靈充飽電🔋超滿足😚
🙏🏻妳依然如此善解人意~
真的敲懷念413の #研究室人生👩🎓👨🎓
👶🏼當時超愛提著飲料來🚬🍷室認真🥤結果總是趴在桌上睡著⁉️😪然後猛然驚醒起床🙈才拼命趕論文或報告💻📑⌨️
然後最喜歡在課餘時間 暢談一堆😇
㊗️我們都能身體健康 工作順利 幸福平安💝
#夏一棧 @nextstop_brunchcafe
#夏一棧brunchcafé☕
#夏一棧brunchcafé
#巨無霸任你配海陸雙拼起士堡
#碳烤雞腿拖鞋堡
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🏫真的感恩那段時光的人事物🥰謝謝自己創造這樣的機會👩🎓
雖然俺有時候還是非常少女➕夢幻💓
但愈長大才愈覺得,在意志力、工作狂的某些時候 俺真的好不雙魚♓️哈哈哈哈哈💡💪🏻
總之 這10年的每一步🏃🏼♀️💪 無論喜怒哀樂 卻是踏踏實實。
深深覺得~20多歲的黃金歲月🌸真的充滿各類燦爛又精彩的美好回憶!!我愛我的人生🦋👑☘️😚🎉
#碩士時光
#成大教研100
#研究所同窗生涯
#板橋全日早午餐 #板橋早午餐 #板橋美食
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#fi兒相機食先
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yolo論文 在 中央研究院 Academia Sinica Facebook 的最讚貼文
#世界級
全球最神的 #物件偵測演算法 上線!
即時計算車流、為自駕車領航、計算社交距離……
🚗🚌🚐🚒🏎🚕🚌🚎🏍🚲🚐🚚
👌有了它,通通都搞定!
💁♂️ #YOLOv4 #最速最準 #免費開源釋出 #中研院與俄國開發者聯手打造
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YOLO 是「You only look once」的簡稱,電腦只要看一眼,就能判斷照片或影像裡的物件類別與位置,自2015年推出第一代版本後,深受開發者喜愛。
👍新一代的YOLOv4,由中研院資訊所廖弘源特聘研究員、王建堯博士後研究員,與俄羅斯開發者博科夫斯基(Alexey Bochkovskiy)共同研發,平均正確率(Average Precision, AP)達43.5%,比前一代(YOLOv3)提高10%🎉
✅速度更快 ✅準確度更高 ✅成本低 使用一般的圖形處理器就能運算,「像是用算盤打出計算機的速度!」不需佈建雲端系統,即時分析回饋。
#YOLO可以拿來做什麼
廖弘源指出,團隊目前已運用該技術與義隆電子合作「智慧城市交通車流解決方案」,在路口就能進行交通影像辨識,例如即時分析車流、停等車列、車速,即時反映交通路況,調整號誌。目前已佈設於桃園、新竹。
#物件偵測的應用範圍不只在交通領域
YOLOv4已經於今年四月在Github(原始碼代管平台)公開,免費開源給全世界使用,各項應用層出不窮⬇⬇
👉計算社交距離
https://www.youtube.com/watch?v=obtERdHvM8o
👉偵測有無戴口罩
https://www.youtube.com/watch?v=yPTLc6FmQCM
✅這項技術的突破,也展現台灣在人工智慧研究領域擁有強大能量!了解更多開發過程:https://www.sinica.edu.tw/ch/news/6576
✅論文:https://arxiv.org/abs/2004.10934
#中研院 #資訊所 #YOLOv4 #objectdetection #computervision #影像辨識
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Groundbreaking results in artificial intelligence achieved by international team with Taiwanese researchers! AS Distinguished Research Fellow Mark Liao and Postdoctoral Scholar Chien-Yao Wang from the Institute of Information Science worked with Alexey Bochkovskiy from Russia to develop YOLOv4, currently the fastest and most accurate object detection algorithm. YOLOv4 has an average precision (AP) rate of 43.5 percent, 10 percent higher than the previous version (YOLOv3).
Since the source code was shared on an open-source platform, tens of thousands of people around the world have tested YOLOv4 and developed their systems and products.
According to Mark Liao, YOLOv4 has been used in the development of “Smart City Traffic Flow Solutions”, a collaborative project with ELAN Microelectronics Corporation to enhance smart city innovation in Taiwan.
⏩ Press Release: https://www.sinica.edu.tw/en/news/6576
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🎤媒體報導🎤
[自由時報] 人工智慧技術 分析車流準確率達9成
https://news.ltn.com.tw/news/life/paper/1383752
[蘋果日報] 交通指揮換AI!車少時一路綠燈 中研院研發最準車流辨識
https://reurl.cc/kdAbRK
[中央社] 台俄合作最速物件偵測 影像辨識解決交通車流
https://www.cna.com.tw/news/ait/202007020144.aspx
[警廣] 中研院演算法準確判斷車流 改善交通路況
https://reurl.cc/exYbeM
[公視] 中研院改良研發 世界級AI交通偵測系統
https://news.pts.org.tw/article/485383
[聯合報] 一眼揪出你有沒有超速!台俄聯手打造全球最神物件偵測
https://udn.com/news/story/7266/4673372
#塞車有解 #超速要當心 #AI都知道 🤫
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Car detection - YOLO. 許多想法都在兩篇YOLO論文中有所描述: Redmon et al., 2016 和Redmon and Farhadi, 2016 。 1 - Problem Statement. ... <看更多>
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... 在下文中分别称为YOLO V1和YOLO V2。YOLO V2的代码目前作为Darknet的一部分开源在GitHub。在这篇博客中,记录了阅读YOLO两个版本论文中的重点内容, ... <看更多>