Re: [請益] 如何選擇影像辨識工具?

看板Soft_Job作者 (Died)時間8年前 (2017/12/01 17:48), 8年前編輯推噓9(902)
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※ 引述《kingx163 (果醬貓)》之銘言: : 各位版友好 : 小弟剛接觸影像辨識沒有多久 : 看到目前有yolo, Azure Computer Vision, : Cloud Vision API等等可以選擇 : 請問各位年薪300w大大都用哪一種呢? : 另外,應該如何判斷用哪家的呢? : 謝謝! YOLO是model Azure Computer Vision跟Google Cloud Vision API都是platform 你應該先釐清你的需求,才知道要用何種工具/framework/model 不然就像是問網友出發要搭啥交通工具,卻連要去哪裡都沒說一樣 我最近也自學Computer Vision/Machine Learning,可以給你一點建議 有些需求AOI就可以解決,有些用CV效果會更好,有些需要用到ML其良率才能接受 如果剛接觸這塊,可以先玩一下OpenCV,看一些早期的論文 了解一下以前在做CV時是怎麼用GLCM,小波之類的特徵去辨識 現在如果不是自己從頭寫,已經不太會接觸到這塊了 直接拿現成Model network去使用或train都難度很低 剛好這幾天做了個投影片,你可以參考一下,簡單展示了CV跟ML可以做的東西 https://goo.gl/SYEvbe (一直按 > 就可以照著flow播了) 據我自學的認知,Machine Learning裡, 跟CV比較有關的就是Classification跟Object Recognition 簡單來說Classification就是辨識這張圖是啥 Object Recognition是認出圖內的物體位置與名稱,你說的YOLO就是這種 屬於R-CNN家族之一,它家族大概是這樣: R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD, R-FCN....(最後一個我沒試過) 如果只是想做Computer Vision,建議你玩OpenCV 如果要用Machine Learning,我前陣子有寫篇很雜的心得在fb社團 https://www.facebook.com/groups/616369245163622/permalink/1204406499693224/ 那時候邊忙邊寫,寫得很亂也沒整理,簡單來說是這樣 平台: linux/ubuntu最多人用,windows資源比較少 語言: C++/python吃遍天下,其他語言看運氣 Framework:Caffe還是最多,tensforflow最近比較熱門,Keras似乎也不少人用 Torch有點老了,CNTK微軟努力推當中(至少社群回應蠻熱情的) 如果你只是想測效果,用OpenCV DNN Moudle去讀 Model來測 找到你需要的model再選擇要用怎麼環境改成production 這樣可以少花很多時間在建置環境上 大致上是這樣,如果要問怎麼建模的話我還沒學到那,只會很簡單的CNN,就幫不上忙了 -- 上班不務正業的證據 http://died.tw -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 60.250.150.39 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1512121699.A.1D5.html

12/01 17:53, 8年前 , 1F
熱心推
12/01 17:53, 1F

12/01 18:03, 8年前 , 2F
整理推
12/01 18:03, 2F

12/01 19:48, 8年前 , 3F
12/01 19:48, 3F

12/01 22:47, 8年前 , 4F
熱心推,但YOLO跟SSD不是R-CNN家族的。
12/01 22:47, 4F
我看feature類似就當作同家族了XD,畢竟沒有完整學習過

12/02 12:11, 8年前 , 5F
求推薦參考書,也需要補全數學知識
12/02 12:11, 5F
http://course.fast.ai/lessons/lessons.html 我沒看書,要補知識網路上不少course,上面這個可以看看 想快速瞭解可以看一下微軟的講解 https://goo.gl/64Pjse 篇幅不長,如果沒接觸過也蠻好懂的

12/02 14:41, 8年前 , 6F
push
12/02 14:41, 6F

12/02 19:57, 8年前 , 7F
推!
12/02 19:57, 7F

12/02 21:22, 8年前 , 8F
推整理,可以看到很多關鍵字
12/02 21:22, 8F

12/03 01:37, 8年前 , 9F
12/03 01:37, 9F
※ 編輯: doomdied (122.116.29.31), 12/03/2017 22:54:38

12/11 20:21, 8年前 , 10F
圖像問題還有segmentation (還分 semantic, instance)
12/11 20:21, 10F

12/11 20:23, 8年前 , 11F
framework方面未來有潛力的是 caffe2 tensorflow pytorch
12/11 20:23, 11F
文章代碼(AID): #1Q8ILZ7L (Soft_Job)
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