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在Resnet提出之後，為了增加準確度，CNN變得更深也更加複雜，然而在這樣的情況下，使得我們沒有辦法輕易的在小型的硬體上使用我們的模型（例如，手機和攝影機），因此如何讓模型提高效能，同時也兼顧準確度就變成是一個很重要的課題，在本篇文章中，主要介紹 Efficient CNN中非常重要的一個CNN—MobilenetV1👉 https://bit.ly/2DN5H1T
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人體姿態辨識在電腦視覺中一直都是重要的分支，當畫面中只有一個人與畫面中有多人時，兩者的模型制定方式會差很多，這篇文章要跟大家介紹近來備受矚目的OpenPose的原理及成果👉 https://bit.ly/30V91Qn
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TensorFlow2.0在2019年底正式發布後，新增和移除了一些API，使得程式撰寫更直覺化。工程師在文章中整理了三種快速搭建網路的方式，包括Sequential、Functional以及Subclassing。透過本文，一起來學習如何利用上述每種方法，來搭建網路並以鳶尾花資料及來完成一個回歸預測模型吧 👉 https://bit.ly/3erNZxu
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台灣人工智慧學校 在Facebook上關於openpose論文的文章與內容. 台灣人工智慧學校. By 台灣人工智慧學校. at 2020-08-12 04:24:08. ... <看更多>
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台灣人工智慧學校medium專欄 有許多工程師們的技術文章分享，歡迎對人工智慧有興趣的朋友，一起來討論。每周在台灣人工智慧學校 粉絲頁上也會和大家分享有趣的文章喔， ... ... <看更多>