人臉辨識 Face Recognition
人臉辨識是一種電腦視覺技術,用於自動識別或驗證圖像或影片中的人臉,並與已知人臉資料庫進行比對。
電腦視覺深度學習AI應用
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人臉辨識是一種電腦視覺技術,用於自動識別或驗證圖像或影片中的人臉,並與已知人臉資料庫進行比對。
Faster R-CNN是一種物件偵測演算法,它使用區域建議網路(RPN)來生成候選區域,並使用卷積神經網路(CNN)對這些區域進行分類和邊界框回歸。
特徵圖是卷積神經網絡中,經過卷積層運算後所產生的多維陣列,用於呈現輸入資料的特定局部特徵與空間結構。
特徵金字塔網路(FPN)是一種用於目標檢測的深度學習架構,旨在從不同尺度的特徵圖中提取豐富的語義信息,以提升小目標的檢測性能。
焦點損失函數 (Focal Loss) 是一種用於解決物件偵測中類別不平衡問題的損失函數,它通過降低易分類樣本的權重,使模型更關注難分類樣本。
基礎模型是使用大量未標記數據訓練的大型模型,可適應多種下游任務,展現出強大的泛化能力和遷移學習能力。