• 工程設計專題(114學年)

客製化模型簡介(使用Roboflow)

• 講義
• 影片

• 雖然現成的模型（例如預訓練的 YOLO 或 COCO 資料集）能辨識常見的日常物品，但在實際應用中，我們往往面臨各式各樣的挑戰，例如：通用模型不認識特定工廠的瑕疵零件、某種罕見的作物病害，或特定場域的特殊號誌（如交通號誌的特定燈號組合）。

  因此，針對特定電腦視覺任務進行優化，能顯著提升辨識率並減少運算資源浪費。透過蒐集自有資料並進行客製化訓練，應用程式開發者能夠建立一個真正符合專案邏輯、具備實用實用價值的電腦視覺系統。

  影片來源：國立臺灣師範大學 AIOT實驗室

  • Roboflow簡介

    Roboflow 是一個專門為「電腦視覺 (Computer Vision) 」所設計的一站式開發平台。它提供許多功能有助於簡化了許多電腦視覺處理的步驟，例如：資料集標註、預處理、模型訓練到部署等繁瑣的流程，能夠讓應用程式開發者能夠快速地建構物件偵測、影像分類與分割的電腦視覺模型。

    主要特色包括：

    1. 高效標註：支援多種圖片格式，並整合 AI 輔助標註功能。
    2. 數據擴增：提供自動旋轉、亮度等調整等技術以提升模型準確度。
    3. 廣泛兼容：無縫銜接 YOLO、TensorFlow、PyTorch 等主流框架。
    4. 開源資源：擁有 Roboflow Universe 社群，提供數百萬計的公開資料集。
  • Roboflow 註冊帳號

    連到 Roboflow 網站。

    https://roboflow.com/

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  • Roboflow 建立新專案

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