[App4AI] YOLOv4

 

[簡介]

 

將 YOLOv4 演算法包裝成 APP 工具,不需寫程式即可進行 AI 訓練及推論,支援最新 RTX-3090-24G GPU 及 CUDA 11.0 。可以應用在工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、生物影像分析、工安影像分析、口罩影像分析等。

 

YOLO Darknet 的維護者俄羅斯人 Alexey Bochkovskiy 發現中研院資科所博後王建堯及所長廖弘源研發的 CSPNet detector 又快又好,於是邀請中研院資科所以此為 backbone 發展 YOLOv4 ,對上一代 YOLOv3 做了各個部分改進,能維持一定檢測速度外,還大幅提升檢測精度,降低硬體的使用量。

 

 

[操作步驟及說明]

 

https://d.leaderg.com/app4ai-pdf/App4AI-YOLOv4-TC.pdf

聯絡我們及購買方式


請參閱以下網址:

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11056

延伸閱讀

1.
App4AI 人工智慧軟體 Windows 版

2.
App4AI 人工智慧軟體 Linux 版

3.
[教學影片] YOLOv4 物件偵測影像分析演算法實作

4.
[教學影片] YOLOv4 自動標註 Auto Labeling

感謝客戶們的支持

臺灣大學、清華大學、陽明交通大學、成功大學、臺北醫學大學、臺北護理健康大學、中興大學、中山大學、暨南大學、宜蘭大學、嘉義大學、聯合大學、淡江大學、逢甲大學、長庚大學、義守大學、實踐大學、大同大學、中原大學、東吳大學、銘傳大學、臺科大、北科大、臺中科大、雲林科大、勤益科大、虎尾科大、屏東科大、高雄科大、朝陽科大、明志科大、南臺科大、亞東科大、中國科大、國防大學、海軍軍官學校、陸軍專科學校、鼓山高中、臺大醫院、榮民總醫院、長庚醫院、亞東醫院、慈濟醫院、義大醫院、中山科學研究院、國防部軍備局、法務部調查局、工研院、資策會、原子能委員會核能研究所、農業委員會特有生物研究保育中心、勞動部勞動研究所、紡織研究所、金屬工業研究發展中心、台灣儀器科技研究中心、車輛測試中心、台灣自來水公司、台積電、聯電、南亞科、華邦電子、精材科技、華信光電、友達光電、群創光電、瀚宇彩晶、台塑、台塑網、南亞塑膠、台灣化學纖維、中國石油、羅技電子、義隆電子、隆達電子、達方電子、鴻海、大聯大 - 世平興業、盟立自動化、迅得機械、南茂科技、順達科技、致伸科技、英特盛、豐興鋼鐵、中宇環保工程、竹陞科技、研揚科技、敦陽科技、竑騰科技、先豐通訊、神達電腦、神通電腦、百佳泰、科音國際、峰安車業、鴻鵠國際、藍海智能等。