yolo的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理

開發者傳授PyTorch秘笈

為了解決yolo的問題，作者陳昭明 這樣論述：

～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 　　★ 作者品質保證 ★ 　　經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ 　　～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 　　本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： 　　● CNN (卷積神經網路) 　　● YOLO (物件偵測) 　　● GAN (生成對抗網路) 　　● DeepFake (深

度偽造) 　　● OCR (光學文字辨識) 　　● ANPR (車牌辨識) 　　● ASR (自動語音辨識) 　　● BERT / Transformer 　　● 臉部辨識 　　● Knowledge Graph (知識圖譜) 　　● NLP (自然語言處理) 　　● ChatBot 　　● RL (強化學習) 　　● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 　　入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ 　　★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 　　★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 　　★摒棄長篇大

論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 　　★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 　　★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 　　★介紹 PyTorch 最新版本功能 　　★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow  

yolo進入發燒排行的影片

口罩配戴影像辨識在不同環境影響之探討-以高斯雜訊為例

為了解決yolo的問題，作者林郁修 這樣論述：

世界各地受到新型冠狀病毒的影響，外出佩戴口罩成了人們基本防疫措施，為了降低不必要的接觸風險部分工作場所與設施都將防疫系統架設在門口，測量體溫、辨識人臉上的口罩等都涵蓋在防疫系統功能中而且這些功能與物件偵測技術息息相關，但考慮到實際情況的環境變化和干擾都會影響物件偵測系統的辨識效果，其中影像雜訊干擾就是影響辨識效果的因素之一，因此本論文探討高斯雜訊影像對於物件偵測統效能的影響及辨識上的變化。本研究使用深度學習結合影像辨識的應用YOLO V4物件偵測系統辨識人臉上的口罩訓練及辨識原始口罩影像和加入不同程度高斯雜訊影響的口罩影像，在口罩數據集準備階段利用四種狀況的數據集訓練YOLO V4模型分別為

：(狀況1)原始口罩影像數據集、(狀況2)將原始口罩影像數據集全部影像加入高斯雜訊環境、(狀況3)將原始口罩影像數據集的部分影像加入高斯雜訊環境、(狀況4)原始口罩影像數據集+部分影像加入高斯雜訊環境口罩影像數據集(又可以稱為經過數據增強的原始口罩影像數據集)，比較四種狀況數據集的模型效能與辨識效果。從實驗結果中得知，經過數據增強的狀況4數據集mAP為76.72%且辨識原始口罩影像和三種不同程度高斯雜訊環境影像的平均辨識率達到81.25%，是四種狀況數據集模型中最好的一組，同時也證明根據環境因素需求以數據增強方式提升數據集數量確實能夠提升模型效能和辨識效果。

我已經夠努力了，你還要我怎麼樣?：在外一嘴好功夫，內心卻滿懷擔憂與自疑，韓國「N拋世代」青年的生存無力感大告白

為了解決yolo的問題，作者朴庭漢,李相穆,李洙昌 這樣論述：

燃燒殆盡！ 先爽就好的厭世代，根本快樂不起來！ 有學歷、沒薪水，物價狂飆、自我價值感直落 ——不振作難道是我的錯？ ★Yes24網路書店散文排行榜TOP10★ ★「kakao talk送禮」熱榜第６名★ 　　最懂厭世青年心酸疲憊，韓國「N拋世代」三傻 　　邀你共解嘴砲背後的無奈與矛盾 　　重新認清內心期盼、甩開外來拖累和自我耽誤 　　向渴望的人生邁步！ 　　★ 出社會就被打臉，原來我的努力不值錢！？ 　　「決定未來目標？我連午餐都決定不了！」 　　「沒事幹嘛過得苦哈哈？錢錢就是要變成喜歡的形狀！」 　　「別人的老闆，總是不會令人失望……我老闆讓人每天都想辭職！」 　　「月薪給不起希望

，窮到只能買彩券！」 　　提起生活與未來，你是否也常常說出這些開口一時爽，夜深人靜時卻又哀怨萬分的幹話？ 　　明明，你並非不想努力，也不甘心就這樣放棄夢想，然而在這個低薪、高物價、房價暴漲的年代，不成比例的回報，讓所有期待都變得遙不可及。而背負太多擔憂、疲勞的你，終究失去了憧憬未來與追求夢想的力氣——比起拚命努力卻失望地吃得滿嘴土，放棄那些奢望躺下來，舒服多了。 　　就已經很努力了，不然還能怎麼辦？！ 　　★ 你只是累不是廢，誰真想躺平等「人生爛尾」？ 　　確實，用一句「我就爛」，理直氣壯地倒下，讓人感覺舒服。然而許多躺平族，每每看到社群上「人生勝利組」的照片、發文，口中依然會自動噴出

不甘心的自我安慰幹話。 　　若你也如此，那麼就和作者朴庭漢、李相穆、李洙昌，這三位韓國的「N拋世代」青年一樣，都是在嚴苛大環境中苦苦努力，卻迷失方向的「受迫性嘴砲」。之所以如此不甘，正是因為在那些酸溜溜的「幹話」背後，暗藏著內心對某種現實的渴望——快樂無憂、自信率性、財富自由、靠興趣賺錢——你其實一點都不滿意躺平的生活，你其實「想要更好」！ 　　別擔心，你可以的，因為你並不是無能，只是無力。 　　唯一的問題是——「躺平」不能幫你解決任何問題。 　　★從來不必贏過誰，但別忘了你確實獨一無二 　　作者們認為，現代青年猶如溫室長大的蜥蜴，從小，我們眼看著花紋如龍的朋友備受稱讚、期待，忙著追尋他

人的成功模式，漸漸忽略了自己身上獨一無二的花紋，因此才過著無法為自己做主而被人決定的無奈生活。 　　在這本書中，他們要透過分享自身與多位躺平青年的掙扎歷程、苦思煩惱，邀請你一同探索內心、看清自身紋路，重新認識自己的願望和強項。 　　他們深知嘴砲們最大的弱點是「不能把意志付諸行動」——就像他們自己一樣。 因此書中也會抽絲剝繭地分析社會環境、心理因素如何導致我們空打嘴砲而無法實踐；亦提出一些親身試驗有幫助對抗懶惰人性的簡單方法，讓你一步一步靠近自己內心期望的生活。 　　這本書期待能幫你緩和生存焦慮、停止情緒內耗、甩開「我就爛、我就衰、我就窮」的擔憂與自疑，過好你獨一無二的舒服人生！ 　　【

厭世怒吼Q&A】 　　Q. 再努力都築不起夢，是誰害我們變成「躺平族」？！ 　　A. 沒錯，都是THEY的錯！「大人」對我們綁手綁腳，還老愛念自以為是的成功經，我會這麼廢都是他們害的！！ → P.64 　　Q. 我現在真的真的已經精疲力盡了，怎麼辦？ 　　A. 暫停，全心全意地休息。沒有必要找「浪漫」藉口包裝、應付他人眼光。充滿煩惱的休息，只會消耗更多精力。 → P.118 　　Q. 國內環境好糟糕，去國外可以順便學語言、賺得更多過更好？ 　　A. 在國外能獲得什麼經驗與技能，終究還是「心態」問題。重點是——你是真心嚮往海外，抑或是只想要逃？ → P.49 　　Q. 朋友有房有車

過真爽，憑什麼就我這麼苦？！ 　　A. 社群媒體上的炫耀貼文，都只是別人的幸福瞬間，但他們一樣也有無法向人炫耀的時候。與人連結太過，你可能會陷入自尊的假性競爭。 → P.92 本書特色 　　★ 韓國火熱話題作，Yes24網路書店散文排行榜TOP10、「kakao talk送禮」熱榜第６名！ 　　★ 不灌雞湯、不說教，N拋世代「韓國三傻」與躺平青年最誠實的內心掙扎交流。 　　★「嘴砲」前輩「化幹話為力量」的升級秘訣，即刻交貨不藏私！ 　　★ 頹喪修復X懶惰對策，擺脫專扯後腿的無力感與拖延症。 　　★ 幫你緩和生存焦慮、停止情緒內耗、甩開擔憂與自疑，過好獨一無二的舒服人生！ 　　【適讀對象】

　　✓ 畢業=失業，大疫衝擊下對未來茫然又自疑的「苦澀新鮮人」。 　　✓ 滿懷志向離鄉打拚，回過頭卻已迷失方向的「折翼青年」。 　　✓ 被高物價洗劫錢包、買房遙遙無期，已努力到無力的「絕望社畜」。 　　✓ 所有胸口曾有夢、眼中還有光，雖苦但還不想放棄的「未來贏家」！ 　　【金句搶先看】 　　○ 比起大學的招牌，是否能找到適合自己的事更重要。 　　○ 與人的連結有時候太過火了，反而會損毀自我的存在感。 　　○ 千萬不要因為捏造出來的自卑感而畏縮。 　　○ 人們對於自己不是很了解。連自己喜歡什麼、討厭什麼都不知道的人不在少數。 　　○ 逃避不是失敗，而是能讓我們得以重新鬥爭的機會。 　　○ 在

奔跑的途中受傷，是人生的家常便飯。 　　○ 如果覺得不滿意，要懂得將其摧毀。 　　○ 人類的欲望沒有盡頭，而且會重複同樣的錯誤。 　　○ 沒有熱情的目標，就像風中殘燭，很快便會熄滅。 　　○ 只有一次的人生，為了自己的目標努力生活，才是真正的YOLO。 推薦人 　　温咖啡創辦人｜温秉錞 　　人氣作家｜螺螄拜恩 　　——躺著推薦 　　（依首字筆畫排列） 讀者好評 　　——我覺得我在讀這本書的過程中獲得了一些勇氣。推薦給那些坐立不安和無止盡拖延的你。 　　——這就像我的故事，我忍不住笑了，十分認同。 　　——是的。這本書包含著我們想要透過實踐取得成果的真誠故事，無論我們想要什麼，想要做

什麼，現在我們需要面對現實，正確地審視自己。 　　——僅憑言語無濟於事！真的是一本令人警惕的書！  

基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統

為了解決yolo的問題，作者徐雋航 這樣論述：

鑒於現今智慧車輛發展迅速，前方車輛辨識及車距檢測為先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 設計中相當重要的一環，此項技術通常藉由攝影鏡頭擷取前方影像，並透過影像辨識技術來判斷前方是否存在車輛、障礙物等等，進而控制車輛減速以保持安全距離。而這些複雜的圖形辨識技術往往需要透過高功耗之大型運算系統來實現，並且，若將傳統電腦安裝於車內常需要克服體積過大、耐震性不佳等缺點。因此，本研究專注於如何將車輛辨識及車距檢測演算法實現於單晶片，以達到高性能、低功耗，以及體積小之目的。為實現前方車輛辨識及車距檢測，本研究透過單一彩色相機模組收集前方影

像資訊，並於單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 晶片中以最精簡之硬體電路實現白平衡 (White Balance)、影像對比度強化技術 (Image Contrast Technique)、物體邊緣檢測、利用基於模糊語意影像描述 (Semantics-based Vague Image Representation, SVIR) 改良之基於語義之輪廓表示法 (Semantic-based Contour Representation, SCR) 特徵表達物體、再透過不同的卷積核 (Convolution Kernel) 重釋SC

R特徵並交由全連接類神經網路(Fully Connected Neural Network, FCN) 進行車輛辨識。最後，以多個邊界框 (Bounding Box) 同時檢測前方多台車輛，達到單頁多目標辨識 (Single Shot MultiBox Detector，SSD) 之功能，而邊界框之座標可以透視法 (Perspective View) 計算前車相對距離。根據本研究之實驗結果，在相機以每秒90張影像攝影速度以及影像解析度在640×480像素的條件下，本研究僅須3.61us即可完成單台車輛辨識，車輛辨識率可達到94%，且車輛與非車輛至少保持38%以上之分離度，有效減少感測錯誤的情況

發生。因此，實現一真正高性能、低功耗以及體積小之前方車輛辨識晶片。