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Technology Research

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    好用的線上標記工具-Roboflow

    Roboflow介紹 官網: https://roboflow.com/ 文檔: https://docs.roboflow.com/ Roboflow 是一個用於計算機視覺項目的平台,它旨在幫助開發人員和團隊更輕鬆地構建、訓練和部署計算機視覺模型。 Roboflow 提供了一系列工具和功能,使您能夠有效地處理圖像數據、訓練機器學習模型,並將這些模型集成到您的應用程序中。以下是 Roboflow 的一些主要特點和功能: 可讓團隊於線上共同標記圖片 這個功能是我覺得Roboflow大勝labelImg的原因,當團隊有很多人要負責標記時,這個工具可以非常方便的檢視、確認、共同標記。 可匯入現有的資料集及標記 Roboflow可以直接匯入以標記好的檔案,可以在線上去觀察以標記的資料的標記樣態,這些都是labelImg沒有辦法做到的,我們可以直接把含有標記和圖片的資料夾拉近網頁裡面,他會問你是否資料夾內的檔案全部放入,選擇Upload 就會可以看到已經標記好的狀況,我覺得這個功能在使用別人標記的圖檔時非常重要,才可以知道別人是如何去標記圖片的 線上做資料增強 Roboflow 提供了豐富的在線數據增強工具,用於處理圖像數據,改善數據集的多樣性,提高模型的泛化能力。數據增強是在保持圖像語義信息的前提下,通過應用各種變換和處理來生成多樣性的圖像,從而增加模型對於不同場景的適應能力。以下是 Roboflow 在線數據增強工具的一些功能和特點: 按Generate可以做圖像預處理並選擇資料增強的方法,不過這邊圖片要輸出的若太多,就會要升級方案,免費方案沒辦法輸出破千張 線上建模 選擇Deploy頁籤,可以線上建模,並可以看到在測試資料及上的偵測狀況,我覺得最酷的是這一切都完全使用點、按就可以達成,完全no code

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    YOLOv8模型訓練:深入解析性能指標與優化策略

    深入探討YOLOv8模型的訓練過程和性能評估。本文詳細解釋了如何使用預訓練模型進行遷移學習,分析了IoU、mAP等關鍵指標的含義,並通過Tensorboard可視化訓練結果。適合想要深入了解物件偵測模型訓練和評估的AI開發者和研究人員。

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    Yolov8 – 物件偵測模型

    模型介紹 GitHub位置: https://github.com/ultralytics/ultralytics 官方網站: https://ultralytics.com/ YOLOv8 最初由 Ultralytics 公司的開發人員開發和發布,旨在在目標檢測任務中提供高性能和高效率的解決方案。 基於深度學習和計算機視覺領域的前沿進步而構建,在速度和準確性方面提供無與倫比的性能。其流線型設計使其適用於各種應用程序,並可輕鬆適應從邊緣設備到雲 API 的不同硬件平台。 與之前的 YOLO 版本相比,YOLOv8 引入了一些新的設計思想和技術,以提高模型的精度和速度。它在模型結構、數據增強、網絡設計等方面進行了優化,使得在目標檢測任務中取得了出色的結果。 YOLOv8 不僅可以在通用的目標檢測任務中表現良好,還可以應用於各種應用領域,如自動駕駛、工業檢測、物體識別等。 模型安裝 官方的教學提供了非常明確的指導: https://docs.ultralytics.com/quickstart/ 在這邊我選擇了使用pip安裝,只需要打下這一行就可以了 用command line執行的方式如下 用python執行偵測的方式…

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    人工智慧之於微軟的想法

    對AI產業趨勢的觀查 微軟台灣區總經理卞志祥是財務工程和電腦工程的跨界,從新創到外商這樣走,因此他就是擅長電腦工程和產業的分析。他說『很少看到一個科技,是短短三到六個月之間從談論到變成每一個公司廣泛被討論的一個課題,尤其是在企業高層的廣泛討論』 產業的領導者很專注於這一個產業的變革,討論的主題不是技術而是商業模式,所以過去六個月就是不斷的和產業先進去學習一些DOMAIN KNOW HOW 2023年是一個高度不確定性的年代,也就是在這樣的年代之中,危機同時也就會帶有轉機,因為在每一次在全球地緣邊境的變動,會創造出很多變動中產出的WINNER和LOSER。例如:賽車時,要在大晴天之中想要在落後的前提下,超越很多專業車手,是非常困難的,而在大雨天才很有可能有這樣的機會。 產業改變得非常非常的快,並且驅動這個轉型的原因變得非常非常的多元,適應改變的速度會是未來決定一切非常重要的關鍵點 AI核心能力 高度賦能員工,改變與客戶互動的方式,優化流程。做的到這三件事情就有可能去實現你產品的新的機會 BING和CHATGPT的不同 CHATGPT是一個已建模完成的模型,且其資料停在2021年 BING會有一個關鍵字前處理的狀況,會先去網路找相關資料,然後會把資料輸入模型去產生結果,也因為這樣,Bing會有較高的正確性,因為在前處理的部份的搜尋動作,可以增加回應的正確性。 ChatGPT模型架構 CHATGPT在其內部架構中使用了Embedding model。Embedding model在CHATGPT中用於將輸入文本轉換為連續向量表示,以便進一步處理和生成回應。 在CHATGPT中,文本序列首先被轉換為一系列的詞嵌入(Word Embeddings),詞嵌入是將單詞映射為連續向量表示的技術。這些詞嵌入向量在模型內部被用作輸入特徵,以捕捉單詞的語義和上下文信息。通過使用詞嵌入,CHATGPT可以將輸入文本轉換為數字化的連續向量表示,以供模型進一步處理。 Embedding model在CHATGPT中的使用有助於提取和表示輸入文本的含義和特徵,並為模型提供適當的表徵。這樣,模型可以更好地理解和生成合適的回應。 不過CHATGPT不僅僅依賴於Embedding model,它是基於Transformer架構的深度學習模型。Transformer模型的主要組件包括多層的自注意力機制和前饋神經網絡,以實現高效的序列建模和生成。 Embedding model的後續能力很強,因為這些連續向量表示可以應用於多種機器學習和深度學習任務中,提供了強大的特徵表達能力。 Embedding…

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    人工智慧概論

    人工智慧的演進 讓機器自己從圖片中尋找差異 博藍尼悖論(Polanyi’s Paradox)認為人類能表達的,遠比人類所知道的少 莫拉維克悖論(Moravec’s Paradox): 對於機器而言,人類的直覺,遠比人類的推理來的複雜 (更多運算資源) 讓電腦自己學習 從規則驅動變成資料驅動,只是原本是人從資料去定義規則,現在則是由電腦來找到規則 為了讓電腦更有效率地找到規則並在提取特徵之後辨識物體,可以採取以下方法: 應用範例 糖尿病的視網膜病變 https://www.kaggle.com/datasets/eishkaran/diabetes-using-retinopathy-prediction 魔術橡皮擦,可以自動去把相片的很多背景雜物移除 https://www.kaggle.com/datasets/utkarshsaxenadn/human-body-background-remover 利用Diffusion實現圖像生成 https://www.kaggle.com/datasets/dschettler8845/diffusiondb-2m-part-0001-to-0100-of-2000 機器學習的流程 4D Process包括Define Problem, Data Collect, Develop…

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    AI現況的概觀

    人工智慧是第四次的工業革命 Mobile computing, inexpensive sensors collecting terabytes of data, and the rise of machine learning that can use that data will fundamentally change the way…


17年資歷女工程師,專精於動畫、影像辨識以及即時串流程式開發。經常組織活動,邀請優秀的女性分享她們的技術專長,並在眾多場合分享自己的技術知識,也活躍於非營利組織,辦理活動來支持特殊兒及其家庭。期待用技術改變世界。

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