價格：99,000元
降低技術門檻，節省開發時間。將常用 AI 演算法包裝成 Windows APP 使用者介面，不懂程式也可以用AI。針對軟體開發者提供一鍵安裝 Python, CUDA, cuDNN, TensorFlow, Keras, PyTorch 軟體開發環境。提供精選的200多種演算法 SDK 範例程式。可應用於產品瑕疵檢測、醫學影像分析、人工智慧教學教材、犯罪偵防、門禁考勤、智慧長照、公共安全、大數據分析、股票價格推論、金融指數推論、研究開發等。
App4AI 人工智慧開發工具 Windows 版包含6部分：
1. 常用演算法 APP
2. 一鍵安裝之 Python 開發環境
3. 優化後的網路開放原始碼 SDK
4. 本公司自行開發的函式庫及範例程式 SDK
5. 演算法論文
6. 重要演算法有提供投影片、技術文章、及影片
採用開放架構， AI 模型檔案可以與其他軟體共用。
輸入授權碼下載軟體後即可離線使用，適用於無法上網的工廠生產線、醫院、政府單位等。
將人工智慧演算法，加上人人都會使用的操作介面，一鍵安裝，易學易用，進行深度學習、分析資料，降低 AI 應用的進入門檻，加快 edge AI 的落地速度，幫助產業解決缺乏 AI 人才的問題。
每月提供最新演算法下載，目前共有200多種演算法 SDK (包含影像分類、物件偵測、語意分割、物件分割、資料分析、語音辨識、語意辨識、聊天機器人等)，提供原始碼及參考出處，幫助學界便於做研究及發表論文，亦方便業界自行客製 AI 產品進行量產，免收權利金。
提供豐富範例、文章、及教學影片，適合老師當作課程教材，亦適合高中 AI 課程教學及推薦甄試使用。
參加國際 AI 大賽獲得評審團青睞，在眾多優秀對手中脫穎而出，奪得首獎新台幣300萬！解決產業問題，無論是產品競爭力、技術門檻，以及與企業的對接度等項目，均獲得非常高的評價！
學 AI 不需浪費大把時間灌電腦，選擇適合的演算法、整理資料、標註資料、訓練資料、驗證資料才是關鍵。 LEADERG App4AI 人工智慧開發工具提供一鍵安裝 AI 開發環境功能，只要網路速度夠快，30分鐘內自動完成安裝。亦提供豐富範例程式及教材，幫助大家節省時間。
與知名大學、知名醫學中心、知名研究機構、知名企業使用相同的演算法，不會浪費時間在無用的範例程式。
AI 範例程式大補帖的概念，但是程式碼皆為特別優化過，網路上找不到。
有提供 Windows Console CMD 終端機命令列模式操作。
可透過 Web API 連線，提供 C++, C#, Python, VB, PHP, LabView, cURL 連線範例程式。
可透過 .bat 提供 console 命令列執行介面。
Windows 版本可放在 USB 隨身碟執行。
透過模組化實現快速 AI 軟硬體整合，70%標準化 + 30%客製化，可快速完成 AI 應用雛形開發。
價格優惠， CP 值好。
購買「多機版」授權，即可授權一個公司部門的多台電腦，或是授權一個學校系所的多台電腦。
可配合學校報帳及公開招標。
可提供額外付費客製化服務，歡迎聯絡我們。
AI Q&A：每週三中午 11:30 ~ 12:30 透過視訊協助解決大家的 AI 疑難雜症，網址：https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11493
[ 特色 ]
• 視窗風格使用者介面，易學易用
• 支援深度學習
• 支援人工智慧演算法
• 支援影像處理
• 支援多種影像運算方法
• 支援影像分析
• 支援多種大數據分析方法
• 支援大數據分析
• 支援多核心及多處理器的電腦
• 內建 CUDA, cuDNN ，支援 GPU 加速
• 本機執行，資料不用上傳到雲端，避免公司機密外洩
• 支援 CPU 運算，適合一般電腦教室教學
• 支援 GPU 運算，加速研究開發
• 可提供 Windows Console CMD 終端機命令列模式操作
• 可透過 .bat 提供 console 命令列執行介面
• 提供多種 SDK 軟體範例程式
• 可透過 .bat 提供 console 命令列執行介面
• 可透過 Web API 連線，提供 C++, C#, Python, VB, PHP, LabView, cURL 連線範例程式
• 台灣製造
[ 作業系統需求 ]
• Windows 10 x64 或以上
[ 硬體需求 ]
• x64 處理器
• 16 GB 主記憶體或以上
• 硬碟需要 100 GB 以上空間
• 使用者畫面解析度需要 1280 x 720 以上
• 滑鼠或其他使用者介面點擊裝置
• NVIDIA GPU 顯示卡記憶體建議使用 24 GB 以上
[ 軟體優勢 ]
• Windows 介面簡單好上手
• 於支援期間，有提供電子郵件範例支援
• 具有半導體、面板、石化、 PCB 、醫療、教育等產業經驗
• 參加國際 AI 大賽得到第一名，獎金新台幣300萬
• 價格合理
• 免安裝，不需麻煩另外安裝環境，解壓縮後即可立刻使用
• 可離線使用，不需上網
• 支援 CPU 及 GPU 運算
• 支援最新 CUDA, cuDNN 加速
• 支援最新 NVIDIA GPU 加速
[ 適合對象 ]
除了適合軟體工程師之外，本軟體將 AI 演算法視窗介面化，亦適合非程式設計背景使用者，人人皆可使用，例如：學生、工讀生、研究助理、學校老師、護理師、醫生、作業員、品管、製程工程師、設備工程師、基層員工、中堅幹部、高階主管、老闆等。
[ 案例及效益 ]
案例：學校客戶
效益：用於教學及研究，符合產學合作及未來就業需求。
案例：醫院客戶1
效益：用於醫療影像分析、語意辨識，內建有業界經驗的範例程式，開發速度快。導入後，可節省醫護時間，每年可省下數千萬元。
案例：醫院客戶2
效益：用於病理影像檢測、錶頭監控、藥品監控、語音辨識等，大幅節省醫護人員時間。
案例：設備商客戶
效益：用於瑕疵影像分析，內建有業界經驗的豐富範例程式，開發速度快，縮短機台交期。
案例：半導體廠客戶
效益：用於精密自動量測及瑕疵檢測，導入前每年都有瑕疵爆大量的狀況，導入後每年可省下一億。
案例：工廠客戶
效益：用於取代人工目檢，減員增效，目檢漏失率可降至0%，人員需求可降至原來的三分之一，導入後每年可省下數千萬元。
案例：政府客戶
效益：用於化學分析，開發速度快，縮短部署時間。
[ 軟體比較 ]
|
App4AI |
MATLAB | Halcon/Cognex | eVision | |
| 總體性能 | 高 | 中 | 中 | 中 |
| 總體成本 | 低 | 高 | 高 | 中 |
| AI 影像演算法 | 有 | 有 | 有 | 有 |
| 傳統影像演算法 | 有 | 有 | 有 | 有 |
| AI大數據演算法 | 有 | 有 | 無 | 無 |
| 傳統大數據演算法 | 有 | 有 | 無 | 無 |
| 需要寫程式 | 寫不寫皆可 | 要 | 要 | 要 |
| 模型檔案權利金 | 無 | 高 | 高 | 高 |
[ 軟體授權 ]
本軟體不是開放原始碼。請私下使用，不可發佈到網路上。
本軟體不提供任何保證，如需保證，需另外專案付費： THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
[ 版本說明 ]
LEADERG App4AI 人工智慧開發工具 Windows 版單機授權:
授權一台電腦，永久授權，一年啟動，一年下載，一年電子郵件範例支援
價格：新台幣9萬9千元（含稅）
LEADERG App4AI 人工智慧開發工具 Windows 版企業部門授權:
授權一個公司部門的多台電腦，永久授權，一年啟動，一年下載，一年電子郵件範例支援
價格：歡迎來電或來信詢價
LEADERG App4AI 人工智慧開發工具 Windows 版教育科系授權:
授權一個學校科系的多台電腦，永久授權，一年啟動，一年下載，一年電子郵件範例支援
價格：歡迎來電或來信詢價
[ 支援作業系統 ]
Windows 10 x64 以上
Windows Server 2016 x64 以上
如需支援 Windows 及 Linux 兩種作業系統，需購買兩套授權。
Windows 及 Linux 版本訓練出來的模型檔可以通用。
大部分演算法同時支援 Windows 及 Linux 作業系統。
但是少部分演算法只有支援 Windows 或 Linux 作業系統的其中一種。
Windows 的開發環境比較好用，但是演算法執行速度較慢。
通常有速度需求或是產品量產時，才會使用 Linux 版本。
[ 技術支援 ]
付費客戶享有1小時視訊操作教學。
軟體啟動，軟體下載，及電子郵件範例支援時間為一年。
針對軟體操作或範例程式的問題提供電子郵件技術支援服務。
如果是軟體客製化問題，請購買我們的客製化收費教育訓練。
https://tw.leaderg.com/article/index?sn=9246
[ 操作步驟及說明 ]
1. 此網頁下方有下載連結，下載後，請執行 exe 檔解壓縮，請注意解壓縮資料夾路徑不可有中文。
2. 如需避免防毒軟體拖慢執行速度，可設定防毒軟體將 App4AI 資料夾排除掃描。
3. 參考 App4AI/App4AI 讀我.txt ，安裝 GPU 驅動程式及微軟 Visual C++ 可轉散發套件。完成後，請執行 App4AI/Activate.bat ，輸入 DVD 光碟盒上的 Activation Code 啟動碼。如果畫面中出現 OK，即表示成功啟動應用程式。如果出現其他訊息，請截圖後寄到客服信箱詢問。
4. 執行 App4AI/App4AI.exe 進入主畫面。 Language 下拉選單可以切換語言，支援英文及繁體中文。
5. 請點擊"工具下載 APP 圖示"，稍候片刻， APP 清單中將會出現您所選擇的應用程式。接著選擇您有興趣的 APP ，點擊"下載"按鈕。
6. 下載完成後，主畫面會出現 APP 圖示，滑鼠雙擊 APP 圖示，即可執行 APP。
7. 如果您想要開發程式，需先執行"Python 工具/下載 Python"，如果您的電腦有 NVIDIA GPU ，請下載 GPU 版。如果沒有，請下載 CPU 版。
8. 點擊"終端機圖示"可以進到終端機視窗，安裝額外的 Python 套件。
9. 點擊"Jupyter Lab 圖示"可以進到 Jupyter Lab 開發環境，適用於演算法開發，建議先把 Auto Save Document 功能取消。
10. 點擊"Spyder 圖示"可以進到 Spyder 開發環境，適用於 GUI 圖形使用者介面開發。
11. 點擊"下載 SDK 圖示"，稍候片刻， SDK 清單中將會出現您所選擇的應用程式。接著請選擇您有興趣的 SDK ，點擊"下載"按鈕。
12. Jupyter- 開頭的 SDK 適用於 Jupyter Lab 開發環境。Spyder- 開頭的 SDK 適用於 Spyder 開發環境。VS- 開頭的 SDK 適用於 Visual Studio 2015 以上的開發環境。
[ 人工智慧影像分析演算法 APP 清單 ]
| APP | CSPNet |
| 說明 | 最快最準的影像分類演算法。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11219 |
| APP | CycleGAN |
| 說明 | 主流的圖像生成演算法。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11244 |
| APP | FaceNet |
| 說明 | 常用的多功能人臉辨識演算法。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11234 |
| APP | HumanPose |
| 說明 | 主流的人體姿態識別演算法。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11241 |
| APP | MaskRCNN |
| 說明 | 主流的影像物件分割演算法。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11208 |
| APP | Model |
| 說明 | 模型格式轉換。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11238 |
| APP | Pix2Pix |
| 說明 | 主流的影像風格轉換演算法。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11249 |
| APP | SuperResolution |
| 說明 | 超解析度演算法，小圖變大圖。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11247 |
| APP | UNet |
| 說明 | 主流的影像分割演算法。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11229 |
| APP | YOLOv4 |
| 說明 | 主流的影像物件偵測演算法。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11204 |
[ 人工智慧大數據資料分析演算法 APP 清單 ]
| APP | XGBoostClassification |
| 說明 | 主流的資料分類演算法。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11216 |
| APP | XGBoostRegression |
| 說明 | 主流的資料迴歸演算法。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11207 |
| APP | XGBoostRegressionTimeSeries |
| 說明 | 主流的時序資料迴歸演算法。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11226 |
| APP | LSTM |
| 說明 | 主流的深度學習時序資料迴歸演算法，但是結果較不穩定。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11222 |
[ 人工智慧語意分析 APP 清單 ]
| APP | BERT |
| 說明 | 使用 BERT 進行句子問答、提取特徵向量、語意分析。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11462 |
| APP | GPT2 |
| 說明 | 生成文本。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11458 |
| APP | GPT2_Chinese |
| 說明 | 生成中文文本。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11461 |
[ 人工智慧開發工具 SDK ]
[ SDK 架構圖 ]
| SDK | Jupyter-BERT |
| 說明 | BERT 文本訓練、文本生成、句子判斷 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11282 |
| SDK | Jupyter-BERT-Chinese-Text-Classification-Pytorch |
| 說明 | BERT 中文文本類型分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Chatterbot |
| 說明 | 聊天機器人 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-COM |
| 說明 | 串列埠 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11446 |
| SDK | Jupyter-CURL |
| 說明 | 使用 CURL 函式庫抓取網頁 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Data-Conv1D-Keras |
| 說明 | 使用 1 維卷積神經網路進行資料分析 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11267 |
| SDK | Jupyter-Data-Dense-Sin-PyTorch |
| 說明 | 使用 Densenet 學習 sin 波及推論 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11273 |
| SDK | Jupyter-Data-Dense-Stock-PyTorch |
| 說明 | 使用 Densenet 進行 stock 預測 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11278 |
| SDK | Jupyter-Data-Fraud-Detection |
| 說明 | 詐騙偵測 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11301 |
| SDK | Jupyter-Data-Genetic-Algorithm-Flow-Shop |
| 說明 | 基因演算法工廠排程 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11310 |
| SDK | Jupyter-Data-Genetic-Algorithm-Job-Shop |
| 說明 | 基因演算法工廠排程 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11317 |
| SDK | Jupyter-Data-Genetic-Algorithm-Job-Shop-NSGA-II |
| 說明 | 基因演算法工廠排程 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11324 |
| SDK | Jupyter-Data-Gradient-Boosting-Classification |
| 說明 | 使用 Gradient-Boosting 進行鐵達尼號生存預測 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11355 |
| SDK | Jupyter-Data-Gradient-Boosting-Regression |
| 說明 | 使用 Gradient-Boosting 預測波士頓房價 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11358 |
| SDK | Jupyter-Data-JSON |
| 說明 | 使用 Python 讀入 json，印出內容，寫入 output.json |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11388 |
| SDK | Jupyter-Data-LightGBM-Classification |
| 說明 | 使用 LightGBM 進行鐵達尼號生存預測 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11361 |
| SDK | Jupyter-Data-LightGBM-Regression |
| 說明 | 使用 LightGBM 預測波士頓房價 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11364 |
| SDK | Jupyter-Data-LSTM-PyTorch |
| 說明 | 使用 LSTM PyTorch 預測股票價格 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11330 |
| SDK | Jupyter-Data-Matplot-Stock |
| 說明 | Python 畫數據的曲線圖 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11391 |
| SDK | Jupyter-Data-Read-Sin |
| 說明 | Python 讀取 Sin 波的值與畫成表格 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11394 |
| SDK | Jupyter-Data-Read-Write-CSV |
| 說明 | Python 進行 CSV 數據的存取 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11397 |
| SDK | Jupyter-Data-Read-Write-Excel |
| 說明 | Python 進行 Excel 數據的存取 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11400 |
| SDK | Jupyter-Data-Regression-Forest |
| 說明 | 使用 Regression-Forest 預測波士頓房價 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11345 |
| SDK | Jupyter-Data-Regression-Forest-Sin |
| 說明 | 使用 Regression-Forest 預測 Sin 波 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11348 |
| SDK | Jupyter-Data-Regression-Forest-Stock |
| 說明 | 使用 Regression-Forest 預測股價 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11351 |
| SDK | Jupyter-Data-SVM |
| 說明 | 使用 SVM 進行資料分群 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11404 |
| SDK | Jupyter-Data-Taiwan-Mask |
| 說明 | 查台灣藥局口罩庫存的資料爬蟲 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11407 |
| SDK | Jupyter-Data-XGBoost-Classification |
| 說明 | 使用 XGBoost 進行鐵達尼號生存預測 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11334 |
| SDK | Jupyter-Data-XGBoost-GPU-Test |
| 說明 | XGBoost GPU 測試 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11409 |
| SDK | Jupyter-Data-XGBoost-Regression |
| 說明 | 使用 XGBoost 預測波士頓房價 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11339 |
| SDK | Jupyter-Data-XGBoost-Regression-Stock-Taiwan |
| 說明 | 使用 XGBoost 預測股票價格 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11262 |
| SDK | Jupyter-Data-XGBoost-Regression-Time-Series |
| 說明 | 使用 XGBoost Regression 時間序列預測股票 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11342 |
| SDK | Jupyter-File-Batch-Rename |
| 說明 | 批量改檔名 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-File-Download |
| 說明 | 下載檔案並顯示進度條 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-GPT-2 |
| 說明 | GPT-2 自動生成文本 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11261 |
| SDK | Jupyter-GPT-2-Chinese |
| 說明 | GPT-2 自動生成中文文本 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11384 |
| SDK | Jupyter-Http-Server-AIOHTTP |
| 說明 | Python AIOHTTP Web Server |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Http-Server-Flask |
| 說明 | Python Flask 輕量級Web應用框架 |
| 文件 |
| SDK | ArcFace |
| 說明 | 目前最快最準的開源人臉辨識演算法。 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11477 |
| SDK | Jupyter-Image-Augmentation |
| 說明 | 影像擴增 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11437 |
| SDK | Jupyter-Image-Barcode |
| 說明 | 讀取一維、二維條碼 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Barcode-Generator |
| 說明 | 生成條碼 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11414 |
| SDK | Jupyter-Image-Batch-Resize |
| 說明 | 影像批量縮放 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11422 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-3D-ResNets |
| 說明 | 使用 PyTorch 3D ResNets 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11377 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-AlexNet-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch AlexNet 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-Attention-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch Attention 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-CSPResNeXt-50-CPP |
| 說明 | 使用 PyTorch CSPResNeXt 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-DenseNet-OCR-Keras |
| 說明 | 使用 DenseNet 進行字元辨識 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-DenseNet121-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch DenseNet121 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-EfficientNet-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch EfficientNet 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-GoogleNet-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch GoogleNet 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-InceptionV2-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch InceptionV2 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-InceptionV3-CAM-PyTorch |
| 說明 | 在 PyTorch 下使用 InceptionV3 與 Class Activation Mapping 可視化來進行影像分類。 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-InceptionV3-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch InceptionV3 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-InceptionV4-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch InceptionV4 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-Inception_ResNet_v1-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch Inception_ResNet_v1 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-Inception_ResNet_v2-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch Inception_ResNet_v2 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-MNASNet-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch MNASNet 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-MobileNetV1-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch MobileNetV1 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-MobileNetV2-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch MobileNetV2 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-MobileNetV3-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch MobileNetV3 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-PreactresNet18-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch PreactresNet18 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-RegNet-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch RegNet 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-Resnet_in_Resnet-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch Resnet_in_Resnet 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-ResNet50-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch ResNet50 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-ResNeXt101-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch ResNeXt101 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-SENet-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch SENet 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-ShuffleNetV1-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch ShuffleNetV1 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-ShuffleNetV2-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch ShuffleNetV2 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-SqueezeNet-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch SqueezeNet 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-VGG16-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch VGG16 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Classification-Xception-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch Xception 進行影像瑕疵分類 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-CycleGAN-PyTorch |
| 說明 | 使用 CycleGAN 轉換馬到斑馬 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11291 |
| SDK | Jupyter-Image-DICOM |
| 說明 | DICOM 醫療數位影像 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-FaceNet |
| 說明 | FaceNet 人臉辨識 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11266 |
| SDK | Jupyter-Image-Fingerprint-Recognition |
| 說明 | 指紋影像辨識 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11419 |
| SDK | Jupyter-Image-GAN-Compression-PyTorch |
| 說明 | GAN 壓縮模型使用 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11272 |
| SDK | Jupyter-Image-Ganomaly |
| 說明 | 使用 GANomaly 進行影像異常檢測 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11368 |
| SDK | Jupyter-Image-Gauge-Reader |
| 說明 | 錶頭刻度辨識 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Human-Pose-PyTorch |
| 說明 | 偵測人體姿勢 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11279 |
| SDK | Jupyter-Image-LPRNet-PyTorch |
| 說明 | 使用 LPRNet 辨識車牌 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11371 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-CSPResNeXt50-PANet-SPP-CPP |
| 說明 | 使用 CSPResNeXt50 PANet 進行瑕疵檢測 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11294 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-DETR-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch DETR 進行瑕疵檢測 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11290 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-EfficientDet-Keras |
| 說明 | 使用 Keras EfficientDet 進行瑕疵檢測 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11306 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-FasterRCNN-Keras |
| 說明 | 使用 Keras FasterRCNN 進行瑕疵檢測 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11297 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV1-SSD300-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch MobileNetV1-SSD300 進行瑕疵檢測 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV1-SSD512-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch MobileNetV1-SSD512 進行瑕疵檢測 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV2-SSD300-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch MobileNetV2-SSD300 進行瑕疵檢測 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV2-SSD512-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch MobileNetV2-SSD512 進行瑕疵檢測 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV3-SSD300-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch MobileNetV3-SSD300 進行瑕疵檢測 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV3-SSD512-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch MobileNetV3-SSD512 進行瑕疵檢測 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11305 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-ResNet152-SSD512-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch ResNet152-SSD512 進行瑕疵檢測 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-ResNet50-SSD300-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch ResNet50-SSD300 進行瑕疵檢測 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-ResNet50-SSD512-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch ResNet50-SSD512 進行瑕疵檢測 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-VGG16-SSD512-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch VGG16-SSD512 進行瑕疵檢測 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11315 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-VGG19-SSD512-PyTorch |
| 說明 | 使用 PyTorch VGG19-SSD512 進行瑕疵檢測 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-CPP |
| 說明 | 使用 YOLOv4 進行瑕疵檢測 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11260 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Multiple-Object-Tracking-CPP |
| 說明 | 使用 YOLOv4 進行多物件追蹤 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11327 |
| SDK | Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Tiny-CPP |
| 說明 | 使用 YOLOv4 Tiny進行瑕疵檢測 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11332 |
| SDK | Jupyter-Image-OCR |
| 說明 | Python 使用 Tesseract-OCR 進行字元辨識 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OCR-YOLOv3 |
| 說明 | 使用 YOLOv3 進行字元辨識 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-ONNX |
| 說明 | 使用 ONNX 模型進行影像分類、影像偵測、影像切割 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Adaptive-Threshold |
| 說明 | Python OpenCV 自適應二值化 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Add |
| 說明 | Python OpenCV 影像相加 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Bilateral-Filter |
| 說明 | Python OpenCV 雙邊濾波器 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Binarize |
| 說明 | Python OpenCV 做二值化 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Black-Hat |
| 說明 | Python OpenCV 做形態學 Black Hat |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Blob |
| 說明 | Python OpenCV Blob 二值化影像幾何形狀提取與分離 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Blur |
| 說明 | Python OpenCV 模糊處理 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Brightness |
| 說明 | Python OpenCV 影像明暗度 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Canny |
| 說明 | Python OpenCV 邊緣偵測 Canny |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Capture-Image |
| 說明 | Python OpenCV 從 webcam 連續擷取影像並顯示在螢幕上 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Connected-Components |
| 說明 | Python OpenCV 影像連通元件標記法 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11441 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Copy |
| 說明 | Python OpenCV 影像複製 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Create-And-Fill |
| 說明 | Python OpenCV 建立影像與填充 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Crop |
| 說明 | Python OpenCV 影像裁切 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-DCT |
| 說明 | Python OpenCV 影像 DCT 頻率域 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-DeBlur |
| 說明 | Python OpenCV 影像去模糊 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-DFT |
| 說明 | Python OpenCV 影像 DFT 頻率域 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Dilation |
| 說明 | OpenCV 影像膨脹範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Erosion |
| 說明 | OpenCV 影像侵蝕範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Filter2D |
| 說明 | OpenCV filter2D 濾波範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Find-Contours |
| 說明 | OpenCV 影像找輪廓範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Gaussian-Blur |
| 說明 | OpenCV 影像高斯模糊範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-GetWH |
| 說明 | OpenCV 取得影像長寬範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Gray |
| 說明 | Python OpenCV 讀取 input.png 的彩色圖檔，轉換成灰階後顯示在螢幕上 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Histogram-Calculation |
| 說明 | OpenCV 直方圖計算範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Histogram-Comparison |
| 說明 | OpenCV 直方圖比較範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Histogram-Equalization |
| 說明 | OpenCV 直方圖均衡化範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Hough-Circle-Transform |
| 說明 | OpenCV 霍夫圓轉換範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Hough-Transform |
| 說明 | OpenCV 霍夫線轉換範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-InRange |
| 說明 | OpenCV inRange 範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Laplace |
| 說明 | OpenCV Laplace 範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Median-Blur |
| 說明 | OpenCV 模糊化範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Merge |
| 說明 | OpenCV 影像 Merge 範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Morphological-Gradient |
| 說明 | OpenCV 影像梯度範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Opening-And-Closing |
| 說明 | OpenCV 形態學開運算、閉運算範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Read-Write-Image-File |
| 說明 | Python OpenCV 讀取 input.png 存成 output.jpg |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-ReMap |
| 說明 | OpenCV 影像 ReMap 範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Resize |
| 說明 | OpenCV 影像縮放範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Rotate |
| 說明 | OpenCV 影像旋轉範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Sharpness |
| 說明 | OpenCV 影像銳化範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Shift |
| 說明 | OpenCV 影像平移範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Sobel |
| 說明 | OpenCV Sobel 演算法範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Split |
| 說明 | OpenCV 通道分離範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-OpenCV-Top-Hat |
| 說明 | OpenCV 頂帽運算範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Pix2Pix-PyTorch |
| 說明 | 使用 pix2pix GAN 進行地圖轉換 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11424 |
| SDK | Jupyter-Image-PSGAN-PyTorch |
| 說明 | 使用 PSGAN 進行人臉化妝 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11403 |
| SDK | Jupyter-Image-QRcode-Generator |
| 說明 | 生成QR code 條碼 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Screen-Capture |
| 說明 | Python 擷取桌面畫面後，儲存到 output.png |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Image-Segmentation-3D-UNet-PyTorch |
| 說明 | 使用 U-Net 3D 進行影像分割 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11374 |
| SDK | Jupyter-Image-Segmentation-MaskRCNN-Keras |
| 說明 | 使用 MaskRCNN 進行影像物件分割 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11413 |
| SDK | Jupyter-Image-Segmentation-UNet-Keras |
| 說明 | 使用 U-Net 進行影像分割 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11380 |
| SDK | Jupyter-Image-Segmentation-YOLACT-PyTorch |
| 說明 | 使用 YOLACT 進行影像物件分割 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11385 |
| SDK | Jupyter-Image-Stitching |
| 說明 | 使用 brisk 特徵提取演算法進行影像拼接 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11428 |
| SDK | Jupyter-Image-Super-Resolution-PyTorch |
| 說明 | 使用 SRGAN 進行超分辨率 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Keyboard |
| 說明 | Python 送出鍵盤訊號 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Model-Keras-To-ONNX |
| 說明 | 把 Keras 的模型轉成 ONNX 的模型 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11431 |
| SDK | Jupyter-Model-ONNX-To-OpenVINO |
| 說明 | 把 ONNX 的模型轉成 OpenVINO 的模型 |
| 文件 | https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11440 |
| SDK | Jupyter-Model-ONNX-To-TensorRT |
| 說明 | 把 ONNX 的模型轉成 TensorRT 的模型 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Model-PyTorch-To-ONNX |
| 說明 | 把 PyTorch 的模型轉成 ONNX 的模型 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Model-TensorFlow-To-ONNX |
| 說明 | 把 TensorFlow 的模型轉成 ONNX 的模型 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Model-View-Netron |
| 說明 | 顯示模型架構 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Model-YOLOv3-CPP-to-OpenVINO |
| 說明 | 把 YOLOv3 CPP 的模型轉成 OpenVINO 的模型 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Model-YOLOv4-CPP-to-PyTorch |
| 說明 | 把 YOLOv4 CPP 的模型轉成 PyTorch 模型 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Mouse |
| 說明 | Python 送出移動滑鼠指令 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-MySQL |
| 說明 | Python MySQL 連接，資料刪除、修改、查詢 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-NVR |
| 說明 | NVR 錄影 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-OpenVINO |
| 說明 |
OpenVINO 範例 Image_Crossroad_Camera Image_Gaze_Estimation Image_Human_Pose_Estimation Image_Interactive_Face_Detection Image_Mask_RCNN Image_Multi_Channel_Face_Detection Image_Multi_Channel_Human_Pose_Estimation Image_Multi_Channel_Object_Detection_YOLOv3 Image_Object_Detection_Faster_Rcnn Image_Object_Detection_YOLOv3 Image_Pedestrian_Tracker Image_Security_Barrier_Camera Image_Segmentation Image_Smart_Classroom Image_Super_Resolution Image_Super_Resolution_Text Image_Text_Detection Image_Text_Recognition |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-PySide2 |
| 說明 | Python PySide2 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-PySide2-OpenCV-Webcam |
| 說明 | PySide2 介面顯示 webcam 即時影像 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Python-DLL |
| 說明 | Python 使用 DLL 範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Python-For |
| 說明 | Python For 迴圈範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Python-Function |
| 說明 | Python 函式範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Python-Hello-World |
| 說明 | Python print範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Python-If |
| 說明 | Python If 範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Python-Import |
| 說明 | Python import 範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Python-Print |
| 說明 | Python 印出值範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Python-Quote |
| 說明 | Python Quote |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Python-Thread |
| 說明 | Python 執行緒範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Python-Variable |
| 說明 | Python 值範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Python-While |
| 說明 | Python while 迴圈使用範例 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-PyTorch-CUDA-Test |
| 說明 | PyTorch CUDA 測試 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-SMTP |
| 說明 | Python 簡單郵件傳輸 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Sound-Play-Music |
| 說明 | Python 音樂播放 mp3 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Sound-Play-Sound |
| 說明 | Python 聲音播放 wav |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Sound-Spectrogram |
| 說明 | Python 聲音頻譜 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Speech-Simple-Recognizer |
| 說明 | 語音分析 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Speech-To-Text |
| 說明 | Python 語音轉文字 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-TensorFlow-CUDA-Test |
| 說明 | Python TensorFlow CUDA 測試 |
| 文件 |
| SDK | Jupyter-Text-To-Speech |
| 說明 | Python 文字轉語音 |
| 文件 |
| SDK | VS-OpenCV-Webcam |
| 說明 | C# OpenCV Webcam 範例 |
| 文件 |
| SDK | Web-OpenCV-CPP-Webcam |
| 說明 | OpenCV 讀取 Webcam 影像顯示在網頁上 |
| 文件 |
| SDK | Web-OpenCV-CPP-Python-Webcam |
| 說明 | 使用 Python OpenCV 讀取 Webcam 影像顯示在網頁上 |
| 文件 |
[ 軟體下載 ]
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https://d.leaderg.com/api/app4ai-2/release
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