[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。

以 NVIDIA 最新 RTX-3090-24G 顯示卡實測 YOLOv4 訓練及推論之性能,並與 TitanRTX-24G 相比較
RTX-3090-24G 的 CUDA core 是 Titan RTX 的兩倍,訓練速度提升40%較為顯著,推論速度提昇10%不顯著。

Titan RTX vs RTX 3090 (前代卡皇對戰當代卡皇)的 AI 演算法訓練實測影片 (靜音版)
顯示卡驅動程式, CUDA, cuDNN, PyTorch, TensorFlow 全部都必須升級到新版或開發版才能使用。
的 AI 演算法訓練實測影片.png)
[教學影片] CycleGAN 影像風格變換實作
馬變成斑馬,斑馬變成馬。夏天變冬天,冬天變夏天。照片變油畫,油畫變照片。整張照片風格變換效果較好,例如:照片變油畫,油畫變照片。部分照片風格變換效果較差,例如:馬變成斑馬,斑馬變成馬。將風格變換對象放大佔整張照片的50%以上甚至滿版,背景單純,效果才會好。

[教學影片] 嵌入式 AI 解決方案比較 (NVIDIA TensorRT, Intel OpenVINO, Kneron KL520 AI SoC USB Stick)
包含 Kneron KL520 AI SoC USB Stick 的開箱及操作介紹。

[教學影片] 類樹莓派的嵌入式單板電腦(1.8吋 SBC)
x64 架構,可以跑 Windows 10 、 Ubuntu Linux 18.04 ,開發容易,驅動程式支援完整。工業規格,亦可升級軍用規格。
[教學影片] 基因演算法在工廠生產排程的實作
工廠生產排程建議用窮舉法(暴力法)找出全域最佳解。如果排程複雜度高,例如:64核心電腦在一小時內無法用窮舉法(暴力法)找出全域最佳解,才考慮用基因演算法在短時間內找出局部最佳解。

[教學影片] 後疫情時代的智慧服務 - 由取代人工轉變為節省設備材料成本
後疫情時代的改變、人工智慧應用由取代人工轉變為節省設備材料成本、常用資料分析演算法比較、醫療影像判讀由人工判讀轉變為 AI 輔助判讀、常用影像分析演算法比較

[教學影片] 新的物件偵測演算法 DETR (採用 Transformer 架構) 實作
Transformer 是一種新的深度學習網路架構,在序列性任務的表現特別好,常用於自然語言處理(NLP)、語音辨識等領域。臉書最近發表的影像辨識模型 DETR ,特別採用 Transformer 架構應用在物件偵測上。

[教學影片] PyTorch, TensorFlow, Keras, ONNX, TensorRT, OpenVINO AI 模型檔案的轉換,速度與精度之間的取捨
PyTorch, TensorFlow, Keras, ONNX, TensorRT, OpenVINO AI 模型檔案的轉換,速度 (FPS) 與精度 (FP64, FP32, FP16, INT8) 之間的取捨。

[教學影片] LSTM 長短期記憶深度學習網路實作
LSTM 是一種時間循環神經網絡(RNN)。由於獨特的設計結構,LSTM適合於處理和預測時間序列中的重要事件。可應用於股價預測、匯率預測、期貨價格預測、金融指數預測、房價預測、銷售量預測、雨量預測、氣候預測、手寫識別、語音識別等。

[教學影片] XGBoost 數值資料分析演算法實作
XGBoost 是目前最好用的數值資料分析演算法,可應用於股價預測、匯率預測、期貨價格預測、金融指數預測、授信風險預測、房價預測、生產良率預測、維修保養預測、員工錄取判斷、員工離職預測、學生成績預測、作物生長預測、生存預測等。

[教學影片] NVIDIA Jetson Xavier NX 開發板之雲端原生及 YOLOv4 實作
Jetson Xavier NX 支援多種熱門的人工智慧框架,可支援雲端原生、容器部署應用程式,並可立即應用於各種場域。例如:於門禁人臉辨識、生產線瑕疵檢測、生產線資料收集及分析、溫室資料收集及分析、畜舍資料收集及分析、影像分析、聲音分析、訊號分析、條碼辨識、 QR code 辨識、人工智慧課程教學等。
