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yolo演算法的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳昭明寫的 開發者傳授PyTorch秘笈 和陳昭明的 深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰都 可以從中找到所需的評價。
另外網站YOLO演算法總結 - w3c菜鳥教程也說明：YOLO演算法 總結,步驟1 輸入608 608 3 2 經過cnn處理，輸出19 19 5 85 3 展開以上矩陣後為19 19 425 每個19 19.
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立臺中教育大學 數位內容科技學系碩士班 方覺非所指導 周佩誼的 以影像辨識技術實作咖啡豆篩選系統之研究 （2021），提出yolo演算法關鍵因素是什麼，來自於咖啡豆、影像辨識、深度學習、YOLO。
而第二篇論文樹德科技大學 資訊管理系碩士班 胡舉軍所指導 曾品嘉的 AI 深度學習影像辨識之應用 （2021），提出因為有 AI、人工智慧、影像辨識、Python、YOLOv5的重點而找出了 yolo演算法的解答。
最後網站全球搶用的物件偵測演算法上線，最神速精準一眼揪出你有沒有 ...則補充：他從去年開始改良YOLOv3，一改過去多採「降速求控球」，即降低或犧牲速度來換取準確度提升；轉而從YOLO所運行的人工智慧模型著手，改善網路識別物件的回傳機制，優化傳輸 ...
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決yolo演算法 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
以影像辨識技術實作咖啡豆篩選系統之研究
為了解決yolo演算法 的問題，作者周佩誼 這樣論述：
挑選咖啡豆是咖啡從種植到成為飲品中重要的一環，人工挑選需要大量人力資源，而機器挑選面臨的挑戰是，高品質咖啡豆對瑕疵豆出現比例有較嚴格的要求，如果影像辨識技術無法達到這樣的要求，導致在判斷為良豆中的瑕疵豆比例過高時，那麼最終這些已被判斷為良豆的豆子依然需要經過人工篩選。本研究除了「良豆(確定好豆)」、「瑕疵豆(確定壞豆)」，還另外定義了「人工判斷區間」，目的是讓人工只需處理「人工判斷區間」中的豆子即可，並保證良豆的精確率趨近100%，使挑豆過程變得更有效率。本研究將咖啡豆樣本拍照取樣，樣本類別分為:良豆、蟲蛀豆、破裂豆、酸豆四類，拍攝後使用LabelImg標籤，透過YOLO演算法做深度學習訓練
，再以混淆矩陣驗證Accuracy(準確率)、Precision(精確率)、Recall(召回率)數值，最終結果均有明顯提升，以均勻的測試樣本來說，準確率97.5%、精確率94.1%、召回率96%；隨機抽樣的樣本則是準確率99%、精確率98.3%、召回率100%，而人工需要處理的部分從100%降低為30%以下。
深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰
為了解決yolo演算法 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰 ★★★★★【深度學習】★★★★★ ☆☆☆☆☆【理論】+【實作】☆☆☆☆☆ 這是目前市面上講解【深度學習(Deep Learning)】從基礎到應用最完整的書籍，從基礎數學與統計開始，將演算法的原理解釋得更簡易清晰，協助讀者跨入 AI 的門檻，為避免流於空談，盡量增加應用範例，希望能達到即學即用。多位試閱本書內容的專家與學者全部皆給【五顆星】滿分評價。 整本書採用【最新版TensorFlow】+【大量圖片輔助】，+ 【完整理論解說】+【Python程式實作】以原理與實作，講解下列最熱門的AI主題。 ☆【神經網路(NN)】 ☆【卷積神
經網路(CNN)】 ☆【物件偵測(YOLO)】 ☆【光學文字辨識(OCR)】 ☆【車牌辨識(ANPR)】 ☆【人臉辨識】 ☆【生成對抗網路 (GAN)】 ☆【深度偽造 (DeepFake)】 ☆【自然語言處理(NLP)】 ☆【聊天機器人(ChatBot)】 ☆【語音辨識(ASR)】 ☆【強化學習(RL)】 讀者只要遵循本書步驟學習相信必可以徹底認識人工智慧、機器學習與深度學習觀念，邁向浩瀚領域。
AI 深度學習影像辨識之應用
為了解決yolo演算法 的問題，作者曾品嘉 這樣論述：
隨著資訊科技的發展，近年來人工智慧 AI（Artificial Intelligence）技術已漸漸融入生活當中，各大科技公司也積極投入此領域的研發。人工智慧中發展最快的領域是機器學習，近幾年又因為技術與演算法的進步，再度發展出「深度學習」這個領域，深度學習是利用多層次的人工神經網路來進行數據學習，透過類神經網路，只要將資料輸入類神經網路，深度學習便能自行抽出特徵以進行分析辨識。本篇論文主要實驗深度學習技術在影像辨識上的應用，深度學習模型使用 YOLOv5，以辨識人與人之間的社交距離為例，社交距離定為一公尺，若距離小於一公尺，則將兩個人物的中心點顏色從綠色更改為紅色顯示，並在兩點之間以紅色線
段連結以標示哪些人之間的距離過近，並在人物上方呈現兩點之間的距離。