OpenR8 是 AI 大補帖,將人工智慧演算法標準化、模組化、及套裝軟體化,降低價格及技術門檻。不需使用 Linux ,透過簡單的 Windows 視窗介面,讓使用者不用寫程式,也可以使用及調整 AI 演算法,大幅降低人工智慧的技術門檻,僅用滑鼠就能使用 OpenR8 進行深度學習網路訓練。
OpenR8 套裝軟體是將演算法積木化及圖形化,不需使用 Linux ,透過簡單的 Windows 視窗介面,讓使用者不用寫程式,也可以使用及調整 AI 演算法,大幅降低人工智慧的技術門檻,這份手冊教導大家如何完整使用這套 OpenR8 軟體。
此 Image_Face_SSD_Keras 是透過 Keras 的函式庫,使用 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 方法來辨識人臉。此解決方案是使用 Keras,圖片大小為 512 x 512,另外有 Caffe 版本可以提供大家參考,解決方案為 : Image_FaceRecognitionCe
此 Image_40Labels_SSD512_Caffe 是在深度學習 Caffe 的框架下,先使用 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 演算法來訓練模型,再透過已訓練好的模型進行文字偵測,可以高達 40 種類別分類,本次訓練圖片大小為 512 × 512。
此 Image_Classify_AlexNet_Caffe是利用 Caffe 框架,使用 AlexNet網路架構來訓練模型,透過已訓練好的模型來分類影像。
此 Image_Age_SSD_Caffe 是在深度學習 Caffe 的框架下,先使用 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 演算法來訓練模型,再透過已訓練好的模型進行年齡預測,本次訓練圖片大小為 512 × 512。
此 Image_Classify_VGG16_Caffe是利用 Caffe 框架,使用 VGG16網路架構來訓練模型,透過已訓練好的模型來分類影像。
此 Image_Classify_ResNet50_Caffe是利用 Caffe 框架,使用 ResNet50網路架構來訓練模型,透過已訓練好的模型來分類影像。
Mask R-CNN 為 Faster R-CNN 的延伸應用,比Faster R-CNN多增加一個分支,在檢測目標物的同時,將目標像素分割出來。
Mask R-CNN 為 Faster R-CNN 的延伸應用,比 Faster R-CNN多增加一個分支,在檢測目標物的同時,將目標像素分割出來。
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