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yolov4教學的問題，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
yolov4教學的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦unknow寫的 500個必問題：深度學習AI頂尖企業面試實況 和AI4kids的 玩轉AIoT智慧物聯網：智慧居家動手做(學AI真簡單系列5)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Tensorflow版的YOLOv4轉換教學 - 夜市小霸王- 痞客邦也說明：YOLOv4 是目前非常受到歡迎的物件偵測工具，他本身後端使用的類神經框架是Darknet（https://github.com/pjreddie/darknet），而今天則是要把他轉換 ...
這兩本書分別來自深智數位 和全華圖書所出版 。
中原大學 電機工程學系 廖裕評所指導 吳子健的 基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人 （2021），提出yolov4教學關鍵因素是什麼，來自於人工智能、深度學習、麥克納姆輪、深度攝影機、PID控制、機器人。
而第二篇論文聖約翰科技大學 資訊工程系碩士班 廖基宏所指導 曾晨維的 基於影像處理車輛頭燈啟閉決策支援系統 （2021），提出因為有 影像處理、機器學習、深度學習、圖片分類、物件辨識的重點而找出了 yolov4教學的解答。
最後網站【照片】【2022AI科技趨勢系列演講】111年10月12日使用 ...則補充：題目：使用Mask-RCNN 和Yolov4模型進行肺病檢測講師：鄧有光副教授淡江大學人工智慧學系時間：111年10月12日(三) 13:30-15:00.
500個必問題：深度學習AI頂尖企業面試實況
為了解決yolov4教學 的問題，作者unknow 這樣論述：
最全面深度學習的書籍 從數學基礎、機器學習技法、深度學習基礎一直到最潮的應用全部都完整講解，一本書就讓你晉級深度學習大師。 ▌濃縮知識點、各大公司筆試面試題▌ 本書內容取材自編者在日常學習過程中總結的知識點，以及各大公司常見的筆試、面試題，有效解決讀者學習上、求職上的困擾，一舉突破瓶頸。 ▌大量數學公式、圖、表 ▌ 本書內含豐富大量的數學公式、圖、表，總計達800個以上！ ▌內容豐富、由淺入深 ▌ 從向量、矩陣、機率、微積分、張量的基礎開始說明，進而進入演算法，以及機器學習分類。在了解了基礎知識之後，直接進入分類、邏輯回歸、線性回歸等重要基礎。中間也介紹了機器
學習中最重要的決策樹、SVM、PCA、特徵工程等重點。接下來就是著名的神經網路及各種參數、函數、最佳化方法的介紹。有了基礎之後，自然就是各種著名的神經網路、包括CNN、RNN、LSTM(GRU)、GAN等最潮的應用。目前應用最廣的物件偵測、各種演算法都完整說明，甚至最新的YOLOV4都有完整實例介紹。也有Transfer Learning的應用。框架部分，介紹了Tensorflow, Keras及PyTorch。 本書的精華最後兩章，包括了最佳化網路、參數調整、以及佈署至行動端、壓縮模型等真正專案上的實作經驗，讀完整本書，對這幾十年的人工智慧應用就會有完整而深入的認識。
基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人
為了解決yolov4教學 的問題，作者吳子健 這樣論述：
根據統計，台灣農藥每單位用量，每公頃平均最高曾到十七公斤，居高世界第一位。而農藥用多了，食品內的農藥濃度便會提升，對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場，有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多，由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下，使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人，其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置，應用於有機農
場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統：視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識，也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構，機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置，轉動機器手臂並啟動除蟲器，完成除蟲動作。
玩轉AIoT智慧物聯網：智慧居家動手做(學AI真簡單系列5)
為了解決yolov4教學 的問題，作者AI4kids 這樣論述：
當我們學習人工智慧（AI）知識與應用時，最常遇到的問題是資料分析與前處理，但如果連資料都沒有的狀態下，如何蒐集資料就會變成一個挑戰！常見的資料蒐集方法之一為使用物聯網（IoT）技術，然而相關工具相當多種，操作方式又非常不同，許多學習者往往不知如何下手。 本書以淺顯易懂的說明引領讀者理解何謂物聯網及智慧物聯網（AIoT），並選擇目前應用性較佳的ESP32-CAM開發板來當作本書操作範例，讓學習者免於工具選擇的煩惱，並配合詳細的操作步驟，讓學習者可以在最短的時間學會智慧物聯網的入門知識與操作。讓學習者在未來，無論要深化物聯網／智慧物聯網的操作，或者是進一步想整合其他裝
置（像是樹莓派）來進行邊緣運算操作，都會是很好的基礎。 本書作者為AI4kids團隊，曾應教育部國教署邀請，至全國高中主任會議分享AI教學、親子天下雜誌專文報導，成員來自AIA台灣人工智慧學校的校友，團隊有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情而投入AI的教案研發與教學，目標是透過教孩子動手實作AI專題，來啟發他們對好奇心與想像力，協助他們運用各種程式或平台工具來探索、創造自己的AI應用。 本書特色 1.從生活情境切入，設計有趣的AI體驗與實作案例，以ESP32-CAM 開發板作為本書操作範例： -實作一：點亮開發板LED -實作二：外
接LED -實作三：外接溫濕度感測器 2.IoT結合雲端AI的應用： -連接到免費的雲端運算環境Google Colab -在Colab 執行YOLOv4 物件偵測 3.以Google Colab做Python程式碼解析，透過網路即能完成各項學習主題，無須考慮場域與軟硬體的限制。 4.全面性的教材設計：透過觀看影音教學、演練程式、模擬試題等學習，循序漸進地達成AI素養與實作技能提升。
基於影像處理車輛頭燈啟閉決策支援系統
為了解決yolov4教學 的問題，作者曾晨維 這樣論述：
近年來隨著技術的發展，車輛上的車載主機的性能也不斷提升，能處理的影像運算量也越來越大，從透過在車尾鏡頭拍攝的倒車影像輔助系統，到透過車像四周影像的合成，模擬出的車輛俯視圖的AVM，現在甚至從車輛前方的影像中辨識出車輛、行人、標線……等等物件，做出達到增加行車安全的輔助系統。頭燈是車輛上很重要的一個配備，除了在夜間或昏暗的場景時，可以用來照明前方的道路狀況，頭燈開啟時所產生的燈光也可以用於警示附近其他車輛與用路人，提高行駛車輛的辨識度，減少發生碰撞等交通事故的狀況，所以本論文中，使用影像處理、機器學習和深度學習的方式，來設計一套車輛頭燈控制的決策支援系統。我們評估出四個需求來決策頭燈狀態，分別
有環境亮度、可見度、室內外和道路路標。環境亮度檢測我們使用影像處理的方式，從中萃取亮度並量化成數值，透過機器學習的方式，將亮度的數值分類為明亮與昏暗，來判斷前方路況的亮度狀態。環境可見度檢測，當一張影像很模糊時，影像中物體的輪廓並不清晰，很難判斷影像中的物體是什麼，代表這張影像中的物體可見度不高，我們使用影像處理的方式，計算出影像的模糊程度數值，之後透過機器學習的方式，將影像模糊程度的數值分類為高可見度與低可見度，來辨識影像的可見度是哪一種狀態。室內外環境檢測，當車輛行駛到室內的情況時，可以開啟頭燈來照明或者警示附近駕駛和路人，我們使用深度學習的方式，使用蒐集的室內和室外影像對圖片分類模型進行
訓練，讓模型可以辨認出目前所在的環境。道路路標檢測，當路況前方出現開亮頭燈的路標時，應該遵循指示開啟路標，路標可以算是道路中的一個物件，所以我們使用深度學習的方式，將蒐集道路影像中的開亮頭燈路標進行標記，使用深度學習的物件辨識模型進行訓練，讓模型可以辨認並找出前方路況是否有出現開亮頭燈的路標。最後將目前提到的四個檢測整合成一個決策系統，將一張影像透過四個檢測所判斷出的結果統整，來決策目前的環境狀態否要開啟頭燈，達到正確與全面的頭燈啟閉狀態判斷。