[App4AI SDK] Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Tiny-CPP
YOLOv4 Tiny 演算法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。

[App4AI SDK] Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Multiple-Object-Tracking-CPP
使用 YOLOv4 進行即時多物件追蹤,可應用於監控系統、車流分析等各種領域。

[App4AI SDK] Jupyter-Image-Object-Detection-VGG16-SSD512-PyTorch
此解決方案可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。

[App4AI SDK] Jupyter-Image-Object-Detection-EfficientDet-Keras
此解決方案可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。

[App4AI SDK] Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV3-SSD512-PyTorch
使用 MobileNetV3 進行物件偵測,可應用於工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、生物影像分析、工安影像分析、口罩影像分析。

[App4AI SDK] Jupyter-Image-Object-Detection-FasterRCNN-Keras
使用 FasterRCNN 進行物件檢測,可應用於工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、生物影像分析、工安影像分析、口罩影像分析。

[App4AI SDK] Jupyter-Image-Object-Detection-CSPResNeXt50-PANet-SPP-CPP
此解決方案可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。

[App4AI SDK] Jupyter-Image-CycleGAN-PyTorch
CycleGAN 特點為不要求訓練數據要成對,可學習不同 domain 之間的影像轉換。 可應用於語義標籤的街道轉換成寫實影像、衛星影像轉換成地圖影像、將場景從白天轉換成夜晚。

[App4AI SDK] Jupyter-Image-Object-Detection-DETR-PyTorch
使用 DETR 進行物件偵測,可應用於工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、生物影像分析、工安影像分析、口罩影像分析。

[App4AI SDK] Jupyter-Image-GAN-Compression-PyTorch
Jupyter-Image-GAN-Compression-PyTorch 是將 GAN 模型做壓縮後,再進行風格轉換。壓縮後的模型,不僅減少計算量,降低模型的大小,還能夠保持一定的準確度。此解決方案可應用於馬與斑馬、鞋子的風格轉換。

[App4AI SDK] Jupyter-Data-XGBoost-Regression-Stock-Taiwan
使用 Python 爬蟲的技術,從台灣證券交易下載個股數據資料,並且使用 XGBoost-Regression 對個股資料進行迴歸分析。

[App4AI] Pix2Pix
Pix2Pix 架構和 GAN 類似,但不在於產生仿真的影像,而是希望透過監督學習的方式,讓原影像輸出訓練學習的影像風格。例如 : 黑白轉換成彩色、邊緣圖轉換相片、地圖轉換成衛星地圖等各種應用。

[App4AI] Super Resolution (超解析度)
此 APP是將一張低解析度(Low Resolution)的影像,利用 SRGAN 生成一張高解析度 (High Resolution),提高影像的解析度。

[App4AI] CycleGAN
CycleGAN 是發表在 ICCV2017 image-to-image translation 的著名演算法,最大特點為不要求訓練數據要成對,只需要提供不同 domain 的影像就能成功訓練不同 domain 之間的影像轉換。 可應用於語義標籤的街道轉換成寫實影像、衛星影像轉換成地圖影像、將場景從白天轉換成夜晚。

[App4AI] FaceNet
FaceNet 主要驗證人臉是否為同一個人,端對端學習,直接比對兩個人臉經過它的網路映射之後的歐氏距離。該模型沒有使用傳統 softmax 的方式進行分類學習,而是抽取某一層當作特徵,將人臉影像映射到一個歐幾里得多維空間的編碼方法,通過空間距離來表示人臉的相似度,同一個人的距離越小,反之不同人距離則越大,最後基於此編碼再做人臉辨識。

[App4AI] CSPNet
CSPNet 演算法優化深度學習網路結構,除了準確度是世界第一之外,還能在邊緣運算嵌入式系統上維持超高的推論速度,可應用在工廠瑕疵檢測、車流分析、人流分析、安全監控、醫療影像分析、生物影像分析、工安影像分析、口罩影像分析等領域,實在是非常厲害,台灣之光。

[App4AI] Annotation
此 APP 是一套結合多種影像標註工具的應用程式,主要包含有常見的LabelImg、Labelme 與立達軟體獨家開發的 Annotation 標註工具,支援 PASCAL VOC XML、YOLO、labelme、VIA JSON 等多種常見標註格式。

[App4AI] YOLOv4
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。
