【課程簡報】20201024_AIGO LAB解題實務工作坊(二)_採果辨識解題與技術開發

很高興今日(2020/10/24)受邀和大家分享如何使用Colab及OpenVINO來進行採果辨識系統開發。這次課程主要以實作為主、原理為輔，另外搭配很多程式碼說明。主要簡報內容大致如下。（點擊圖片放大）

物件偵測/辨識技術簡介
技術發展歷史
性能評量方式

取像、建立與標註資料集
常見物件偵測資料集
資料集格式介紹
labelImg安裝與使用

Google Colab程式碼體驗
Colab基本介紹
OpenVINO簡介
安裝OpenVINO到Colab
下載標註資料、預訓權重
資料集重新分配、轉換
模型訓練
影像推論 

課程相關程式碼請至本部落格GITHUB https://github.com/OmniXRI/20201024_AIGO_Lab2 下載。

 參考文獻

 

【Maker玩AI】使用Google Colaboratory免費資源學AI，正是時候！
http://omnixri.blogspot.com/2018/06/makeraigoogle-colaboratoryai.html

【AI入門】利用「深度學習」模型進行影像二元分類_簡報分享
http://omnixri.blogspot.com/2018/07/ai.html#more

如何建立精準標註的電腦視覺資料集
http://omnixri.blogspot.com/2020/10/ai-hub_16.html

如何以YOLOv3訓練自己的資料集─以小蕃茄為例
http://omnixri.blogspot.com/2019/11/aicolumnyolov3.html

【OpenVINO™+RealSense™教學】土炮智能機器手臂之視覺系統
https://omnixri.blogspot.com/2019/12/openvinorealsense.html

如何在Google Colab上安裝執行Intel OpenVINO的範例
https://omnixri.blogspot.com/2020/09/google-colabintel-openvino.html

Edge AI創意應用自造松_OpenVINO平台運用要領
https://omnixri.blogspot.com/2019/10/201910192019-intel-openvino-x-edge.html

Edge AI創意應用自造松_OpenVINO預訓模型使用及應用實例開發
http://omnixri.blogspot.com/2019/10/201910262019-intel-openvino-x-edge.html