電腦視覺技術與應用
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資料增強 (Data Augmentation) 是一種在機器學習和深度學習中常用的提高模型泛化能力和魯棒性的技術。它的核心思想是通過對現有的訓練數據進行隨機的、合理的變換，生成更多樣化的訓練樣本。這樣做的目的是讓模型在訓練過程中接觸到更多不同的數據變異情況，從而減少過擬合的風險，並提升模型在未見過
資料增強 (Data Augmentation) 是一種在機器學習和深度學習中常用的提高模型泛化能力和魯棒性的技術。它的核心思想是通過對現有的訓練數據進行隨機的、合理的變換，生成更多樣化的訓練樣本。這樣做的目的是讓模型在訓練過程中接觸到更多不同的數據變異情況，從而減少過擬合的風險，並提升模型在未見過
模型壓縮與加速是為了讓已經訓練好的深度學習模型在資源受限的環境中（例如：手機、嵌入式設備、邊緣計算設備）能夠更高效地運行而採取的一系列技術和方法。這些技術旨在減小模型的大小、降低計算複雜度，並加快模型的推理速度，同時盡可能地保持模型的準確性。
為什麼需要模型壓縮與加速？
資源限制: 許多應用場景
模型壓縮與加速是為了讓已經訓練好的深度學習模型在資源受限的環境中（例如：手機、嵌入式設備、邊緣計算設備）能夠更高效地運行而採取的一系列技術和方法。這些技術旨在減小模型的大小、降低計算複雜度，並加快模型的推理速度，同時盡可能地保持模型的準確性。
為什麼需要模型壓縮與加速？
資源限制: 許多應用場景
圖像分割模型是一種電腦視覺模型，旨在將圖像中的每個像素分配到一個特定的類別或區域。與物件偵測模型（識別物體並用邊界框標示）不同，圖像分割模型提供的是像素級別的精細化理解，能夠精確地劃分出圖像中每個物體的輪廓和範圍。
圖像分割的目標是為圖像中的每個像素都貼上一個標籤，表明該像素屬於哪個類別。這使得我
圖像分割模型是一種電腦視覺模型，旨在將圖像中的每個像素分配到一個特定的類別或區域。與物件偵測模型（識別物體並用邊界框標示）不同，圖像分割模型提供的是像素級別的精細化理解，能夠精確地劃分出圖像中每個物體的輪廓和範圍。
圖像分割的目標是為圖像中的每個像素都貼上一個標籤，表明該像素屬於哪個類別。這使得我
物件偵測模型是一種電腦視覺模型，旨在識別圖像或影片中特定物體的位置並將其標示出來。與圖像分類模型（只判斷圖像中是否存在某類物體）不同，物件偵測模型能夠輸出圖像中每個被偵測到的物體的邊界框 (Bounding Box) 和該物體屬於哪個類別的資訊。
以下是關於物件偵測模型的幾個關鍵方面：
主要目標
物件偵測模型是一種電腦視覺模型，旨在識別圖像或影片中特定物體的位置並將其標示出來。與圖像分類模型（只判斷圖像中是否存在某類物體）不同，物件偵測模型能夠輸出圖像中每個被偵測到的物體的邊界框 (Bounding Box) 和該物體屬於哪個類別的資訊。
以下是關於物件偵測模型的幾個關鍵方面：
主要目標
ResNet，全稱為殘差網路 (Residual Network)，是由何凱明等人在 2015 年提出的一種劃時代的深度卷積神經網路 (CNN) 架構。它在當年的 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中以驚人的成績大幅領先於其他模型，並成為了後續深度學習研究和應用中的基礎架構之一
ResNet，全稱為殘差網路 (Residual Network)，是由何凱明等人在 2015 年提出的一種劃時代的深度卷積神經網路 (CNN) 架構。它在當年的 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中以驚人的成績大幅領先於其他模型，並成為了後續深度學習研究和應用中的基礎架構之一
GoogLeNet 是 Google 在 2014 年 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中獲得冠軍的深度卷積神經網路 (CNN) 架構。它最顯著的特點是引入了名為 Inception Module 的創新結構，這使得網路在保持較低計算成本的同時，能夠有效地提取多尺度特徵並顯著
GoogLeNet 是 Google 在 2014 年 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中獲得冠軍的深度卷積神經網路 (CNN) 架構。它最顯著的特點是引入了名為 Inception Module 的創新結構，這使得網路在保持較低計算成本的同時，能夠有效地提取多尺度特徵並顯著
VGGNet 是由牛津大學視覺幾何組 (Visual Geometry Group) 在 2014 年提出的深度卷積神經網路 (CNN) 架構。它在當年的 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中取得了出色的成績，並且因其簡單而深邃的網路結構而聞名。VGGNet 的主要貢獻在於證明
VGGNet 是由牛津大學視覺幾何組 (Visual Geometry Group) 在 2014 年提出的深度卷積神經網路 (CNN) 架構。它在當年的 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中取得了出色的成績，並且因其簡單而深邃的網路結構而聞名。VGGNet 的主要貢獻在於證明
AlexNet 是一個在電腦視覺領域具有劃時代意義的深度卷積神經網路 (CNN) 架構，由 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 共同設計，並在 2012 年的 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中以巨大的優勢贏得了冠
AlexNet 是一個在電腦視覺領域具有劃時代意義的深度卷積神經網路 (CNN) 架構，由 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 共同設計，並在 2012 年的 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中以巨大的優勢贏得了冠
LeNet-5 是一種開創性的卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 架構，由 Yann LeCun 等人在 1990 年代開發出來，主要用於手寫數字辨識。它在當時取得了巨大的成功，並被廣泛認為是現代 CNN 的奠基之作，對後來的深度學習和電腦視覺領域產
LeNet-5 是一種開創性的卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 架構，由 Yann LeCun 等人在 1990 年代開發出來，主要用於手寫數字辨識。它在當時取得了巨大的成功，並被廣泛認為是現代 CNN 的奠基之作，對後來的深度學習和電腦視覺領域產
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資料增強 (Data Augmentation) 是一種在機器學習和深度學習中常用的提高模型泛化能力和魯棒性的技術。它的核心思想是通過對現有的訓練數據進行隨機的、合理的變換，生成更多樣化的訓練樣本。這樣做的目的是讓模型在訓練過程中接觸到更多不同的數據變異情況，從而減少過擬合的風險，並提升模型在未見過
資料增強 (Data Augmentation) 是一種在機器學習和深度學習中常用的提高模型泛化能力和魯棒性的技術。它的核心思想是通過對現有的訓練數據進行隨機的、合理的變換，生成更多樣化的訓練樣本。這樣做的目的是讓模型在訓練過程中接觸到更多不同的數據變異情況，從而減少過擬合的風險，並提升模型在未見過
模型壓縮與加速是為了讓已經訓練好的深度學習模型在資源受限的環境中（例如：手機、嵌入式設備、邊緣計算設備）能夠更高效地運行而採取的一系列技術和方法。這些技術旨在減小模型的大小、降低計算複雜度，並加快模型的推理速度，同時盡可能地保持模型的準確性。
為什麼需要模型壓縮與加速？
資源限制: 許多應用場景
模型壓縮與加速是為了讓已經訓練好的深度學習模型在資源受限的環境中（例如：手機、嵌入式設備、邊緣計算設備）能夠更高效地運行而採取的一系列技術和方法。這些技術旨在減小模型的大小、降低計算複雜度，並加快模型的推理速度，同時盡可能地保持模型的準確性。
為什麼需要模型壓縮與加速？
資源限制: 許多應用場景
圖像分割模型是一種電腦視覺模型，旨在將圖像中的每個像素分配到一個特定的類別或區域。與物件偵測模型（識別物體並用邊界框標示）不同，圖像分割模型提供的是像素級別的精細化理解，能夠精確地劃分出圖像中每個物體的輪廓和範圍。
圖像分割的目標是為圖像中的每個像素都貼上一個標籤，表明該像素屬於哪個類別。這使得我
圖像分割模型是一種電腦視覺模型，旨在將圖像中的每個像素分配到一個特定的類別或區域。與物件偵測模型（識別物體並用邊界框標示）不同，圖像分割模型提供的是像素級別的精細化理解，能夠精確地劃分出圖像中每個物體的輪廓和範圍。
圖像分割的目標是為圖像中的每個像素都貼上一個標籤，表明該像素屬於哪個類別。這使得我
物件偵測模型是一種電腦視覺模型，旨在識別圖像或影片中特定物體的位置並將其標示出來。與圖像分類模型（只判斷圖像中是否存在某類物體）不同，物件偵測模型能夠輸出圖像中每個被偵測到的物體的邊界框 (Bounding Box) 和該物體屬於哪個類別的資訊。
以下是關於物件偵測模型的幾個關鍵方面：
主要目標
物件偵測模型是一種電腦視覺模型，旨在識別圖像或影片中特定物體的位置並將其標示出來。與圖像分類模型（只判斷圖像中是否存在某類物體）不同，物件偵測模型能夠輸出圖像中每個被偵測到的物體的邊界框 (Bounding Box) 和該物體屬於哪個類別的資訊。
以下是關於物件偵測模型的幾個關鍵方面：
主要目標
ResNet，全稱為殘差網路 (Residual Network)，是由何凱明等人在 2015 年提出的一種劃時代的深度卷積神經網路 (CNN) 架構。它在當年的 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中以驚人的成績大幅領先於其他模型，並成為了後續深度學習研究和應用中的基礎架構之一
ResNet，全稱為殘差網路 (Residual Network)，是由何凱明等人在 2015 年提出的一種劃時代的深度卷積神經網路 (CNN) 架構。它在當年的 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中以驚人的成績大幅領先於其他模型，並成為了後續深度學習研究和應用中的基礎架構之一
GoogLeNet 是 Google 在 2014 年 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中獲得冠軍的深度卷積神經網路 (CNN) 架構。它最顯著的特點是引入了名為 Inception Module 的創新結構，這使得網路在保持較低計算成本的同時，能夠有效地提取多尺度特徵並顯著
GoogLeNet 是 Google 在 2014 年 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中獲得冠軍的深度卷積神經網路 (CNN) 架構。它最顯著的特點是引入了名為 Inception Module 的創新結構，這使得網路在保持較低計算成本的同時，能夠有效地提取多尺度特徵並顯著
VGGNet 是由牛津大學視覺幾何組 (Visual Geometry Group) 在 2014 年提出的深度卷積神經網路 (CNN) 架構。它在當年的 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中取得了出色的成績，並且因其簡單而深邃的網路結構而聞名。VGGNet 的主要貢獻在於證明
VGGNet 是由牛津大學視覺幾何組 (Visual Geometry Group) 在 2014 年提出的深度卷積神經網路 (CNN) 架構。它在當年的 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中取得了出色的成績，並且因其簡單而深邃的網路結構而聞名。VGGNet 的主要貢獻在於證明
AlexNet 是一個在電腦視覺領域具有劃時代意義的深度卷積神經網路 (CNN) 架構，由 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 共同設計，並在 2012 年的 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中以巨大的優勢贏得了冠
AlexNet 是一個在電腦視覺領域具有劃時代意義的深度卷積神經網路 (CNN) 架構，由 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 共同設計，並在 2012 年的 ImageNet 大型視覺識別挑戰賽 (ILSVRC) 中以巨大的優勢贏得了冠
LeNet-5 是一種開創性的卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 架構，由 Yann LeCun 等人在 1990 年代開發出來，主要用於手寫數字辨識。它在當時取得了巨大的成功，並被廣泛認為是現代 CNN 的奠基之作，對後來的深度學習和電腦視覺領域產
LeNet-5 是一種開創性的卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 架構，由 Yann LeCun 等人在 1990 年代開發出來，主要用於手寫數字辨識。它在當時取得了巨大的成功，並被廣泛認為是現代 CNN 的奠基之作，對後來的深度學習和電腦視覺領域產