- Apr 18 Fri 2025 12:53
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Unity實作Rest API 接窗口設計
- Apr 02 Wed 2025 16:46
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AI模型 安裝步驟 - Yolov5
1️⃣ 打開 Anaconda Prompt / CMD
請在 Anaconda Prompt 或 命令提示字元 (CMD) 中執行以下步驟（不要在 Python 交互模式
請在 Anaconda Prompt 或 命令提示字元 (CMD) 中執行以下步驟（不要在 Python 交互模式
>>> 下執行！）。
- Apr 02 Wed 2025 14:17
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AI 系統'環境'安裝步驟 - Yolov5
此流程是指(乾淨)未安裝過相關軟件情況下所執行的，
因此若中間過程有安裝到相同的軟件可能會出現版本衝突情況，請再上網檢索 "如何Unstall"再重新安裝
千萬要避免版本衝突問題存在電腦裡。
- Apr 01 Tue 2025 15:32
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AI Python 環境 - 降版
遇到相容性問題
Python 版本與 TensorFlow 2.15.1 兼容，建議使用 Python 3.8 到 3.10 之間的版本。
CHATGPT提供建議: 如果您的 Python 版本是 3.12，建議降級到 3.10 或 3.9。您可以使用 conda 或 venv 創建一個舊版本的 Python 環境。
快速方案:
Python 版本與 TensorFlow 2.15.1 兼容，建議使用 Python 3.8 到 3.10 之間的版本。
CHATGPT提供建議: 如果您的 Python 版本是 3.12，建議降級到 3.10 或 3.9。您可以使用 conda 或 venv 創建一個舊版本的 Python 環境。
快速方案:
- Apr 01 Tue 2025 15:16
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AI Yolov5 - 模型支援性
YOLOv5 支持將模型導出為以下幾種常見的格式，您可以根據不同的需求選擇合適的格式進行導出。YOLOv5 的 export.py 腳本可以幫助您將模型轉換為各種格式。
1. PyTorch (
1. PyTorch (
.pt)- Mar 31 Mon 2025 14:09
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AI模型 資料格式 - 物件偵測 Yolov3
- Mar 28 Fri 2025 11:51
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AI模型安裝 - 物件偵測 Yolov5
- Mar 25 Tue 2025 13:33
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yolo ai，有哪些物件辨識類型?
YOLO（You Only Look Once）是一種物體檢測模型，旨在同時識別圖像中的多個物體並準確地標註它們的位置。YOLO 能夠檢測的物體類型取決於訓練該模型時所使用的數據集。最常見的數據集之一是 COCO（Common Objects in Context），它包含80個物體類型，這些類型是 YOLO 預訓練模型最常識別的類型。以下是一些常見的 YOLO 物體辨識類型：
1. COCO 資料集（80 類物體）
COCO 資料集是 YOLO 模型訓練時常用的數據集，包含了 80 種不同的物體類型。這些類型包括：
1. COCO 資料集（80 類物體）
COCO 資料集是 YOLO 模型訓練時常用的數據集，包含了 80 種不同的物體類型。這些類型包括：
- Mar 25 Tue 2025 13:27
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在C#下使用Emgucv, 讓yolo ai進行Training產生Dataset以及辨識測試
在 C# 中使用 Emgu.CV （OpenCV 的 .NET 包裝器）來執行 YOLO 物體檢測模型的訓練，並且進行資料集的生成和測試辨識，實際上有些挑戰，因為 YOLO 這樣的模型一般是使用 Darknet 或 PyTorch 等框架來訓練和執行。然而，若要使用 Emgu.CV 與 YOLO，以下是基於 C# 中的步驟，你可以利用 YOLO 的訓練數據集生成及辨識功能。
- Mar 23 Sun 2025 21:41
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什麼是 CNN 和Deep Learning？
卷積神經網路是一種深度學習演算法，
最常用於從大量資料中分析和學習視覺特徵。
雖然 CNN 主要用於與圖像相關的 AI 應用，
但它也可用於其他 AI 任務，包括自然語言處理和推薦引擎。
人工智慧、機器學習和深度學習
在深入了解 CNN 的工作原理之前，
重要的是了解這些深度學習演算法與更廣泛的 AI 領域的關係，
以及常用的 AI 相關關鍵術語之間的區別。
- 人工智慧：電腦科學領域專注於能夠感知、推理、行動和適應的智慧型電腦程式。
- 機器學習：人工智慧的一個子集，其中的演算法在接觸更多數據時其性能可以隨著時間的推移而提高。
- 神經網路：機器學習中用作過程的一系列演算法，可以識別大量資料中的模式和關係。神經網路採用受人腦啟發的邏輯結構，是深度學習演算法的基礎。
- 深度學習：機器學習的子集，其中多層神經網路從大量資料中學習。
- Mar 23 Sun 2025 21:32
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C# 代碼寫一個使用TensorFlow.NET 做圖片內容物件辨識
這裡是一個使用 TensorFlow.NET (TF.NET) 進行物件辨識的 C# 程式碼，該程式碼會：
載入預訓練的 TensorFlow 模型（如 SSD 或 YOLO）。
讀取圖片並進行物件偵測。
顯示偵測結果。
載入預訓練的 TensorFlow 模型（如 SSD 或 YOLO）。
讀取圖片並進行物件偵測。
顯示偵測結果。
- Mar 19 Wed 2025 09:08
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去背結果, 用C#+EMGUCV實作
使用 C# 和 EmguCV 來進行 去背（背景去除） 的範例程式碼。這段程式碼使用 GrabCut 方法來進行前景與背景分割，適用於大多數圖片的去背需求。
