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matlab深度學習影像辨識的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包
matlab深度學習影像辨識的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張德豐寫的 一本書秒殺電腦視覺最新應用：80個Python大師級實例 和廖源粕的 AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別都 可以從中找到所需的評價。
另外網站盧家鋒Chia-Feng Lu's NBA Lab也說明：本課程將以MATLAB程式語言初探機器學習的核心概念與應用實作，在修課學生有基本MATLAB語法認識的前提下，本課程將從機器學習的概念介紹、迴歸模型、資料分類辨識、捲積 ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
朝陽科技大學 工業工程與管理系 林宏達所指導 鄭丞凱的 電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗 （2021），提出matlab深度學習影像辨識關鍵因素是什麼，來自於自動化檢驗、手工具組裝、瑕疵檢驗、R-CNN網路模式。
而第二篇論文國立嘉義大學 資訊管理學系研究所 葉進儀所指導 吳聲佑的 基於機率的兩階段卷積神經網路於肺動脈電腦斷層血管攝影影像上之肺栓塞偵測 （2021），提出因為有 肺動脈電腦斷層血管攝影、肺栓塞、卷積神經網路、深度學習的重點而找出了 matlab深度學習影像辨識的解答。
最後網站《數位之牆》2019/03科技產業動態：免費發佈新聞稿則補充：課程重點並不在人工智慧的學理探討研究，而是應用市面上成熟的工具( TensorFlow、Keras )介紹說明，並實作機器學習與深度學習在影像辨識及自然語言處理與情緒分析的 ...
一本書秒殺電腦視覺最新應用：80個Python大師級實例
為了解決matlab深度學習影像辨識 的問題，作者張德豐 這樣論述：
★★★★★【電腦視覺】、【80個Python大師級實例】★★★★★ 鷹眼王者的銳利捕捉，電腦視覺應用精準秒殺！ 本書技術重點 ✪Python電腦視覺基礎，包括常用的函數庫 ✪各種去霧演算法、空域增強，時域增強，色階調整、Hough變換檢測 ✪分割車牌處理、包括定位，字元處理及辨識 ✪分水嶺演算法，用在醫學診斷 ✪CNN及SVC手寫數字辨識、使用AlexNet ✪OCR原理及實作、小波技術處理 ✪SVD、PCA、K-Means圖型壓縮原理 ✪圖型搜尋、比對、角點特徵偵測、Harris演算法、FAST演算法 ✪運動目標偵測、幀差分法、背景差分法、光流
法 ✪浮水印技術、大腦影像分析、閾值分割、區域生長實作 ✪自動駕駛實作、包括環境感知、行為決策，路徑規劃及運動控制 ✪物件偵測，包括RCNN及YOLO ✪視覺分析應用實例，包括Arcade Game製作，停車場自動車牌辨識系統開發 本書特色 ◎案例涵蓋面廣、實用、擴充性、可讀性強 本書以「概述+ 案例」的形式進行編寫，充分強調案例的實用性及程式的可擴充性，所選案例大多數來自日常生活中，應用性強。另外，書中每個案例的程式都經過偵錯與測試，同時程式碼中增加了大量的解釋說明，可讀性強。 ◎點線面完美結合，兼顧性強 本書點線面兼顧，涵蓋了數位影像處理中幾乎所有的
基本模組，並涉及視訊處理、對位拼接、數位浮水印等進階影像處理方面的內容，全面講解了基於Python 進行電腦視覺應用的原理及方法，內容做到完美連結與統籌兼顧，讓讀者實現了由點到面進行發散性延伸。
電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗
為了解決matlab深度學習影像辨識 的問題，作者鄭丞凱 這樣論述：
目錄摘要 IAbstract II目錄 IV圖目錄 VII表目錄 XII第一章 緒論 I1.1 棘輪扳手與零件介紹 21.2 棘輪扳手組裝流程 51.3 棘輪扳手組裝異常類型與瑕疵種類 71.4 棘輪扳手組裝之現行檢驗方式 181.5 研究動機與目的 191.6 論文架構 21第二章 文獻探討 222.1 自動化視覺檢測 222.2 組裝異常檢測 232.3 物件特徵比對 252.4 類神經網路模型 262.4.1 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 262.4.2 YOLOV4 (You O
nly Look Once)網路模型 272.4.3 基於區域的卷積神經網路(Region With CNN, R-CNN) 282.4.4 快速的基於區域的卷積神經網路(Fast R-CNN) 292.4.5 更快速的基於區域的卷積神經網路(Faster R-CNN) 302.4.6 基於遮罩的區域卷積神經網路(Mask R-CNN) 32第三章 研究方法相關原理 363.1 工件影像濾波 363.2 常見之物件偵測分類器 373.2.1 CNN網路模型 383.2.2 YOLO系列模型 393.2.3 R-CNN系列模型 40第四章 研究流程與技術應用 514.
1 工件影像拍攝 534.2 影像之ROI區域擷取 544.3 ROI影像之濾波處理 554.4 工件組裝異常之瑕疵種類特徵擷取 574.5 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類 604.5.1 物件候選區域選擇 614.5.2 CNN網路模式之特徵提取 624.5.3支援向量機的瑕疵分類 634.5.4 可疑瑕疵區域的邊界框回歸 644.5.5 瑕疵種類分類結果輸出 664.6 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類績效混淆矩陣 67第五章 實驗結果與分析 695.1 樣本影像說明 695.2 組裝異常之瑕疵檢測系統之發展 705.3 組裝異常類型之瑕疵種類分類績效指標
715.4 組裝異常之瑕疵檢測系統之R-CNN網路模型之參數設定 725.4.1 網路模型之學習率參數設定 745.4.2 網路模型之訓練批量參數設定 765.4.3 網路模型之優化器類型選擇 785.4.4 網路模型之訓練次數參數設定 805.4.5 網路模型避免過度擬合之判斷設定 825.5 組裝異常檢測之分類績效評估與比較 845.5.1 R-CNN系列模型比較 845.5.2 R-CNN系列模式與YOLOV4之檢測績效比較 895.6 敏感度分析 955.6.1 ROI區域大小對檢測效益之影響 965.6.2 影像亮度的變化對檢測績效之影響 975.6.3
工件擺放方式對檢測績效之影響 995.6.4 工件表面油漬量對檢驗績效之影響 1035.6.5 工件輸送帶速度對檢測績效之影響 1085.6.6 棘輪扳手單一分類器檢驗模型選擇 1135.6.7 同態濾波對檢測效益之影響 115第六章 結論與後續研究方向 1186.1 結論 1186.2 未來研究方向 119參考文獻 122表目錄表1 市售主要棘輪扳手之英制與公制規格 3表 2 1/2”36T棘輪扳手各組裝站之零件表 4表3 棘輪扳手組裝之各工作站的工作內容說明表 5表4 棘輪扳手組裝時可能產生的組裝異常類型說明彙整表 8表5 棘輪扳手組裝過程
可能的組裝異常類型與瑕疵種類彙整表 9表6 缺件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 14表7 錯置組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 15表8 異物組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 16表9 餘件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 17表10 取像限制說明表 21表11 本研究與物件偵測相關文獻比較表 35表12 本研究使用之網路模型比較表 48表13 本研究目前使用之遮罩與影像面積之比較表(單位:pixel) 55表14 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差比較表 57表15 以影像張數為基礎之棘輪扳手分類混淆矩陣示意表 68表16 棘輪扳手檢驗結果之混淆矩陣示意表
68表17 本研究組裝第一站之檢測樣本影像數量 73表18 本研究組裝第二站之檢測樣本影像數量 74表19 本研究組裝第三站之檢測樣本影像數量 74表20 採用不同學習率之檢測效益結果比較 75表21 採用不同訓練批量之檢測效益結果比較 77表22 本研究探討之三種優化演算法優缺點比較 79表23 採用不同網路模型優化器之檢測效益結果比較 79表24 採用不同網路模型訓練次數之檢測效益結果比較 81表25 R-CNN網路模型之預設值與較佳參數設定之比較表 84表26 第一站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 86表27 第二站大樣本異常類型之瑕
疵種類檢驗模型效益彙整表 87表28 第三站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 88表29 本研究組裝工作站之較佳網路模型效益彙整表 89表30 第一站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 90表31 第二站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 91表32 第三站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 92表33 第一站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表34 第二站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表35 第三站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表36 採用不同遮罩大小之檢測效益結果比較 96表37 採用拍攝光
線強度之檢測效益結果比較 98表38 工件偏移角度之影像數量彙整表 101表39 棘輪扳手不同擺放角度之檢測效益比較表 101表40 ROI區域與油漬量之影像面積比較表(單位:pixel) 104表41 塗抹不同程度潤滑油之檢測效益比較表 106表42 靜態與動態拍攝之差異比較表 109表43 不同輸送帶速度之影像檢測效率 111表44 棘輪扳手動態視覺檢測系統之檢測效益比較表 112表45 棘輪扳手各站模型之正確分類率比較表 114表46 灰階影像與濾波後影像之影像像素比較表 116表47 第一站各模型有無經同態濾波處理之檢測效益彙整表 117圖目錄
圖1 市售棘輪扳手常見之產品銷售方式 I圖2 棘輪扳手的使用說明 2圖3 完成組裝之1/2” 36T棘輪扳手 3圖4 1/2”扭力頭寬度規格標示 3圖5 1/2”36T棘輪扳手之內部結構 3圖6 36T扭力頭實體圖(圓圈標示處為該零件之齒輪) 4圖7 葫蘆柄各組裝站之零件彙整 6圖8 棘輪扳手之組裝異常類型與瑕疵種類關係彙整圖 10圖9 第一站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 11圖10 第二站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 12圖11 第三站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 13圖12 棘輪扳手檢驗實體圖 19圖13 同態濾波器的運算
流程 37圖14 CNN網路架構示意圖 38圖15 卷積方法示意圖 39圖16 池化運算示意圖 39圖17 YOLOV4網路架構示意圖 40圖18 R-CNN網路架構示意圖 41圖19 Fast R-CNN網路架構示意圖 43圖20 ROI pooling運算示意圖 44圖21 Faster R-CNN網路架構示意圖 45圖22 RPN運算示意圖 46圖23 Mask R-CNN網路架構示意 47圖24 研究方法流程圖 52圖25 本研究現階段使用之數量與零件 53圖26 本研究之硬體設備架設示意圖 53圖27 本研究前處理之影像平均值與
標準差 54圖28 本研究使用之五種遮罩大小 55圖29 使用同態濾波濾除拍攝時造成反光之像素變化 56圖30 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差曲線圖 57圖31 光源控制器數值下灰階影像與濾波後影像標準差比較表 57圖32 使用Matlab軟體內建之Image Labeler工具箱進行人工標...58圖33 完成標註之邊界框資訊 58圖34 棘輪扳手組裝製程中第一組裝站使用R-CNN網路模式之圖像標註流程圖 59圖35 第一站缺件檢驗之R-CNN網路架構的訓練程序 60圖36 R-CNN模型檢驗流程圖 61圖37 候選區域選擇示意圖 62圖38
特徵提取流程圖 63圖39 邊界框回歸原理示意圖 65圖40 邊界框回歸運算可能發生之失效結果 66圖41 瑕疵種類分類結果示意圖 67圖42 運用R-CNN網路模型之棘輪扳手檢驗辨識系統測試程序 67圖43 本研究之實驗架構圖 69圖44 本研究影像拍攝之設備圖 70圖45 本研究所開發之使用者介面 71圖46 不同學習率之檢出績效評估ROC曲線圖 75圖47 不同學習率之正確分類率折線圖 76圖48 不同訓練批量之檢出績效評估ROC曲線圖 77圖49 不同訓練批量之正確分類率折線圖 77圖50 不同網路模型優化器之檢出績效評估ROC曲線圖
80圖51 不同網路模型優化器之正確分類率折線圖 80圖52 不同訓練次數之檢出績效評估ROC曲線圖 82圖53 不同訓練次數之正確分類率折線圖 82圖54 本研究使用R-CNN網路模型之訓練資料損失曲線圖 83圖55 過擬合現象示意圖 83圖56 第一站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 86圖57 第一站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 86圖58 第二站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 87圖59 第二站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 87圖60 第三站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 88圖61 第三站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖
88圖62 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 90圖63 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 90圖64 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 91圖65 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 91圖66 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 92圖67 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 92圖68 R-CNN系列模型與YOLOV4之總訓練時間曲線圖 94圖69 R-CNN系列模型與YOLOV4之總測試時間曲線圖 94圖70
R-CNN系列模型與YOLOV4之單位影像測試時間曲線圖 94圖71 各站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之正確分辨率直方圖 95圖72 使用不同遮罩大小之棘輪扳手檢出績效評估ROC曲線 97圖73 使用不同遮罩大小之棘輪扳手正確分類率折線圖 97圖74 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之檢出率與誤判率ROC曲線 98圖75 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之正確分類率折線圖 98圖76 工件擺放方向示意圖 99圖77 原始影像之各角度擺放情況 100圖78 原始影像加入遮罩後各角度擺放情況 100圖79 棘輪扳手正向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖80
棘輪扳手負向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖81 棘輪扳手擺設角度之正確分類率折線圖 103圖82 第一站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖83 第二站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖84 第一站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖85 第二站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖86 第一站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 106圖87 第一站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 107圖88 第二站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 107圖89 第二站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 1
07圖90 棘輪扳手動態視覺檢測系統運作示意圖 108圖91 棘輪扳手動態視覺檢測系統硬體架設實體圖 110圖92 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之原始影像 110圖93 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之前處理影像 111圖94 棘輪扳手動態視覺檢測系統之ROC曲線圖 112圖95 棘輪扳手動態視覺檢測系統之正確分類率曲線圖 113圖96 棘輪扳手各站模型之正確分類率直方圖 114圖97 棘輪扳手各站模型之檢測時間直方圖 115圖98 有無經同態濾波處理對各模型之正確分類率直方圖 117圖99 有無經同態濾波處理對各模型之績效指標折線圖 11
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AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別
為了解決matlab深度學習影像辨識 的問題，作者廖源粕 這樣論述：
本書涵蓋的內容有 ★線上平台COLAB使用教學 ★本機電腦Jupyter使用教學 ★基本運算、變數與字串 ★串列、元組、集合與字典 ★流程控制if else ★流程控制for與while ★函數、類別與物件 ★資料夾與檔案處理 ★txt、csv、json文件的讀寫 ★基礎套件的使用 ★Numpy的使用 ★OpenCV的使用 ★完整Tensorflow安裝流程 ★Tensorflow的使用 ★類神經網路(ANN)原理與實作 ★卷積神經網路(CNN)原理與實作 ★模型可視化工具Netron的使用 ★口罩識別模型教學
★影像串流與實時口罩識別 這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。
基於機率的兩階段卷積神經網路於肺動脈電腦斷層血管攝影影像上之肺栓塞偵測
為了解決matlab深度學習影像辨識 的問題，作者吳聲佑 這樣論述：
肺栓塞(Pulmonary Embolism, PE)是一種肺動脈或其細支血管被由空氣、脂肪或血塊組成的栓子堵住的現象。通常是由靜脈中的血栓隨著血液的流動而到了肺動脈中，並且阻塞了肺動脈。傳統的肺栓塞偵測必須藉重醫師們的專業知識，而肺栓塞嚴重的時候會導致病人的死亡，因此在診斷肺栓塞的部份是相當重要的一個環節。近年來電腦斷層掃描技術的進步使掃瞄速度加快、解析度提高，電腦斷層影像成為臨床診斷上非常重要的工具。除了描述病灶在型態構造上的詳細資訊外，功能性的電腦斷層掃描分析，更進一步提供了生理上的資訊，例如血流分佈，可以輔助醫師進行臨床上的診斷，提高診斷正確率。隨著影像品質以及切片張數逐漸的增加，在
無形中也增加了醫師在診斷時判讀放射影像產生的視覺疲勞。肺動脈電腦斷層血管攝影(CT Pulmonary Angiogram，CTPA)為目前診斷肺栓塞疾病最明確與即時之工具。因此本研究的主要目的在提出一個能在肺動脈電腦斷層血管攝影影像中辨識肺栓塞的方法，用以減輕醫師診斷時的負擔。本研究使用PE Challenge資料庫作為原始影像資料的來源，流程依序為:影像前處理、區域分割、與肺栓塞區域偵測。影像前處理中會將CTPA影像對比強化，並把肺部區域以外的無用色塊移除。在訓練過中會先挑選出可能包含肺栓塞的候選區域(PE-ROIs) ，接著將這些作為候選區域的3D立體像素均勻地分成小立方體並進行數據擴充
，作為後續分類的輸入資料，卷積神經網路部分使用修改後的ResNet-18進行模型訓練，最後以控制變量分析檢查PE檢測系統中每個部分的有效性，同時與過去其他學者提出的系統進行效能比較。在研究結果部分，放大特徵圖(EFM)可以稍微提高小物件檢測的準確性，但會顯著增加時間成本。基於機率的錨點提取(PAE)可以減少訓練時間，稍微提高檢測的準確性。同時使用EFM和PAE可以顯著提高靈敏度(10.57%)，而且只增加29分鐘的訓練時間。