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在yolov4作者這個產品中，有2篇Facebook貼文，粉絲數超過45萬的網紅PanSci 科學新聞網，也在其Facebook貼文中提到， 科夥伴們有聽過「智慧城市」嗎？ 隨著通訊技術、電腦科技的進步，5G 網路、人工智慧、物聯網快速發展，融入你我生活的每個角落。而智慧城市更是把資訊科技、城市建設結合在一起，讓你我的生活 level up！ 到底要怎麼做，才能讓城市變得更聰明、生活變得更智慧呢？ ＊本文轉載自 科技大觀園 ...

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yolov4作者 在 PanSci 科學新聞網 Facebook 的最讚貼文

PanSci 科學新聞網 By PanSci 科學新聞網

2021-05-18 07:00:00 有 33 人按讚
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科夥伴們有聽過「智慧城市」嗎？
　
隨著通訊技術、電腦科技的進步，5G 網路、人工智慧、物聯網快速發展，融入你我生活的每個角落。而智慧城市更是把資訊科技、城市建設結合在一起，讓你我的生活 level up！
　
到底要怎麼做，才能讓城市變得更聰明、生活變得更智慧呢？
　
＊本文轉載自 科技大觀園
　
延伸閱讀：
物聯網系統該如何設計溝通內容，才能與使用者完美互動？
https://pansci.asia/archives/152071
當前最快最準的AI偵測技術！辨識車輛只要一眼瞬間——YOLOv4
https://pansci.asia/archives/194503
──────
⚠ 當陰謀論碰上科學，會擦出什麼樣的火花呢？
泛科學重磅專題「Pan-pan-Panspiracy：一切都是泛科學的陰謀」，將帶你抽絲剝繭、層層解析：https://lihi1.com/W9kuV

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yolov4作者 在 台灣人工智慧學校 Facebook 的最佳解答

台灣人工智慧學校 By 台灣人工智慧學校

2020-05-07 19:00:01 有 110 人按讚
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今年在社群上備受關注的即時物件偵測模型 YOLO，日前在 GitHub 上釋出最新版模型 YOLOv4，三位共同作者中有兩位來自台灣，分別是中央研究院的廖弘源所長與王建堯博士。學校特別安排兩位前來，與工程師團隊分享整個 YOLOv4 發展故事與前沿技術。

YOLO 也是許多技術班學員進行專題時，十分熟悉的模型。比起前一代，v4 版本速度更快也更精準。由於 YOLOv4 在運算資源有限時也能維持高精度與即時偵測的能力，未來各種物件辨識，人臉識別，自駕車...等電腦視覺領域，都會用到這樣的強大模型。透過今日的交流，也讓工程師們迅速掌握最新知識與技術。

#我們來做
#立志成為台灣最強AI團隊
#YOLOv4

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台灣人工智慧學校

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社群媒體上有些相關的討論：

yolov4作者 在 [討論] 如何評價新出的Yolo v4.? - 看板DataScience - 批踢踢 ... 的推薦與評價


作者wang19980531 (中立評論員)
看板DataScience
標題[討論] 如何評價新出的Yolo v4.?
時間Thu Apr 30 07:36:19 2020

YOLO原作者之前宣佈退出CV界，近日arxiv上有了一篇名為Yolo v4的文章，看起來是集大成
者，用了不少tricks，歡迎大家評價一下，說說自己的看法。論文：YOLOv4: Optimal Spee
d and Accuracy of Object Detection

作者群中有台灣人，感覺台灣的關注度沒有很高，對岸真正有討論的似乎也僅有知乎一篇的
（以網路的公開資料）

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.10.84.38 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1588203381.A.7C9.html
推 world4jason: 不覺得是v4 04/30 11:46
推 zxp9505007: 過譽 04/30 16:05
→ backchen: 學生測過，要說比v3好在哪裡？說不出來 04/30 23:22
推 sxy67230: 沒有像當初yolo出來那麼震撼，yolo前主流是two-stage，y 04/30 23:56
→ sxy67230: olo出世是打破框架，到v3是成熟之作，v4我看到就是掛一 04/30 23:56
→ sxy67230: 堆turbo，沒有太大驚艷之處，也說不上來有特別好，就是 04/30 23:56
→ sxy67230: 感覺整個模型變重了。 04/30 23:56
→ followwar: trick全上 幫你試一遍坑 算良心之作了吧 05/01 02:03
推 themachine: 良心呀 這個苦幹實幹的工作 05/01 13:24
推 acctouhou: 我個人的理解拉 每個tricks都有對應的意義，而施加了 05/01 17:44
→ acctouhou: 那些trick並且有效，代表yolo的機制趨於完善，這比較 05/01 17:44
→ acctouhou: 像我們對於他的本源更加清楚怎麼不重要 05/01 17:44
推 goldflower: trick上一上分數/FPS變高在應用上就夠有價值惹 05/01 21:44
推 world4jason: yolo系列一直都還算簡潔 這篇是很好的工程論文 幾乎 05/02 10:06
→ world4jason: 是良心之作 但就是超人vs鋼鐵人的感覺 而這些trick如 05/02 10:06
→ world4jason: 果拿到其他模型上也提升如此幅度之類的 那novel部分 05/02 10:07
→ world4jason: 有待商榷 因此也不覺得是v4 尤其有些trick之前我個人 05/02 10:07
→ world4jason: 就有用過了 05/02 10:07
→ world4jason: 另外 這標題也太知乎了吧XD 05/02 10:07
→ world4jason: 雖然一般來說都是比較缺工程論文而不是科學論文 但覺 05/02 10:09
→ world4jason: 得用yolo這名字就有種要繼承他簡潔美學的感覺 05/02 10:09
→ zxp9505007: 改叫yolo complex比較合適www 05/02 14:41
推 sxy67230: 我個人認為稱3.5可能比較適合，就像上面說的我也不認為 05/03 15:26
→ sxy67230: 這些trick在實際業務上表現真的像論文一致。很多公司在 05/03 15:26
→ sxy67230: 之前也是有做過類似的trick，只是很零散，就實際面來說 05/03 15:26
→ sxy67230: ，作者倒是整合跟提供不同trick的思路，讓後人有一個參 05/03 15:26
→ sxy67230: 考依據，依舊是很有工程價值。只是就像我之前說的就yolo 05/03 15:26
→ sxy67230: 前幾版來說就有點笨重了，違反了原yolo作者簡潔的思路， 05/03 15:26
→ sxy67230: 我想企業實際落地依舊來是會拿v3魔改，最後用v4作為參 05/03 15:26
→ sxy67230: 考點。 05/03 15:26
推 goldflower: 記得他問過原作者能不能繼承名字 作者說ok 就上吧XD 05/09 15:50






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本文透過InfuseAI 的機器學習平台— PrimeHub，串連youtube-dl 和YOLOv4（感謝作者的付出！當中有台灣作者！），實現定時的景點擁擠度偵測。

#69. Yolov4 vs centernet - Vikram Rakhroy

YOLOv4 的作者在他们题为“bag of freebies” 的论文中包括了一系列的贡献。 OpenCV (一）yoloV3 / yoloV4 对象检测，代码先锋网，一个为软件开发程序员提供代码片段和 ...

#70. 什麼都逃不過人工智慧的法眼!秒抓超速世界最快(下)

中研院開發世界最快偵測技術YOLOv4 】的下篇，請點此看本系列文章上集。 ... 作者：郭雅欣、黃曉君；本文由研之有物 以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止 ...

#71. Alexey大神接棒，YOLOv4重磅来袭！快来一睹论文真容吧！

Date：2020-04-24 来源：深度学习技术前沿链接：刚刚，YOLOv4重磅更新！ ... 论文核心中的核心： 作者将Weighted-Residual-Connections (WRC), ...

#72. Yolov5 vs yolov3 - BillionAbles

在学习Yolox之前，我们先了解一下Yolov3、Yolov4、Yolov5的网络结构图，而后面的Yolox ... Mask ，MixUp)技术，对于多图组合，作者混合使用了CutMix与Mosaic 技术。

#73. Yolov5 vs yolov3 - Bebezone

Convert 下面将对yolov3、yolov4与yolov5从性能方面进行对比1、yolov5四种模型之间的 ... Mask ，MixUp)技术，对于多图组合，作者混合使用了CutMix与Mosaic 技术。

#74. Centernet better

为了让网络更好的捕获这个特征，作者在中心点预测分支和回归分支各添加了一个可 ... CenterNet（Objects as Points）原作者的又一力作，超过YOLOv4。

#75. Yolov5 vs yolov3

892 mAP) Yolov5 Yolov4 Yolov3 TensorRT Implementation. ... 1模型转换因为U版YOLO的作者用pytorch实现，yolov5的模型是torch格式的pt。

#76. 作者-文淵閣工作室 - 博客來網路書店

博客來搜尋,作者,關鍵字:文淵閣工作室,分類:全館,Python自學聖經(第二版)：從程式素人到開發強者的技術與實戰大全(附影音/範例程式),Python實戰聖經：用簡單強大的模組 ...

#77. Yolo paper v5 - Quiosque do Lugui

SIZE: YOLOv5s is about 88% smaller than big-YOLOv4 (27 MB vs 244 MB) ... This network also uses residual architecture like ResNet. yolo v5的作者现在并没有 ...

#78. YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

Computer Science > Computer Vision and Pattern Recognition. arXiv:2004.10934 (cs). [Submitted on 23 Apr 2020]. Title:YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of ...

#79. 收藏| 超生动图解LSTM和GPU - 全网搜

图解教程的作者Michael Nguyen是一名AI语音助理方面的机器学习工程师。 ... CVPR 2020目标检测 | 神经网络的可视化解释 | YOLOv4全文解读与翻译总结 |.

#80. Matlab yolov4

譬如从Darknet导入的YOLOv3或者YOLOv4： yolov3-yolov4-matlab，或者参考文末的脚本。 ... 作者称这一精度是所有已公开文献的最高精度.

#81. Yolo vs fcn - rossmagazine

论文作者：Yoon Kim We show that a fully convolutional network (FCN) trained ... 2021 · 21 Dec 2018 » 深度目标检测（六）——Tiny-YOLO, YOLOv4, One-stage vs.

#82. AIOT與OpenCV實戰應用(第二版)：Python、樹莓派、物聯網與機器視覺(電子書)

YOLO 是一個專門在圖片中尋找特定物件的類神經網路演算法,最新的版本為 YOLOv4。前三個版本的作者為 Joseph Redmon,為 YOLO 之父,第四個版本由 Alexey 接手開發並維護, ...

#83. Yolov5 vs yolov3

The training is done with 100 epochs on YOLOv3, YOLOv4 and YOLOv5 ... 除此之外，作者还使用了Self yolov5 Detailed explanation of model ...

#84. 全球最快最準物件偵測！人工智慧技術YOLOv4出自中研院團隊

中研院資訊科學研究所特聘研究員廖弘源和博士後研究員王建堯，與俄羅斯開發者博科夫斯基共同研發出世界上最快、最準物件偵測演算法YOLOv4，王建堯 ...

#85. Yolo vs fcn

... 2021 · 21 Dec 2018 » 深度目标检测（六）——Tiny-YOLO, YOLOv4, One-stage vs. ... 论文作者：Yoon Kim We show that a fully convolutional network (FCN) ...

#86. Google 学术搜索

显示以下作者所著的文章：. 例如：丁肇中或"PJ Hayes". 显示以下刊物上的文章：. 例如：《学术探索》或《Nature》. 显示在此期间发表的文章：.

#87. YOLOv4建置流程within Windows10 & VS2019 - 幽嵐飋翼

本次曠世大作yolo v4 的GitHub連結在此：https://github.com/AlexeyAB/darknet 以下的內容基本上會照著Readme的說明一步步建立環境本篇會記錄在W.

#88. 「快、狠、準」的物件偵測技術：YOLOv4 - 神經妙算

科幻片中的景象，如今有了AI技術加持，中研院與俄羅斯學者博科夫斯基打造出了目前全球最『快速、精準』的物件偵測技術：YOLOv4.

#89. YOLOv4 - Ten Tactics to Build a Better Model - Roboflow Blog

In this post, we discuss and implement ten advanced tactics in YOLO v4 so you can build the best object detection model from your custom dataset ...