{"product_id":"台灣之光物件辨識-最新yolo原理精讀-實戰-好評熱銷版","title":"台灣之光物件辨識 - 最新YOLO原理精讀+實戰（好評熱銷版）","description":"\u003cp\u003e出版社： 深智數位股份有限公司\u003cbr\u003e\n 作者： 楊建華、李瑞峰\u003cbr\u003e\n 譯者： 0\u003cbr\u003e\n 規格： 17x23x1.88\u003cbr\u003e\n 裝訂： 平裝\u003cbr\u003e\n 頁數： 384\u003cbr\u003e\n 出版日： 07\/22\/2026\u003cbr\u003e\n ISBN 13 : 9786267889497\u003cbr\u003e\n 內容簡介： https:\/\/youtu.be\/rVYDjECmLB8\u003cbr\u003e\n \u003cbr\u003e\n ☆★☆YOLO專書好評熱銷再上市☆★☆\u003cbr\u003e\n \u003cbr\u003e\n 本書共分為四大部分13章，首章介紹了從深度學習時代開始的物件辨識發展，包括R-CNN及YOLO系列，第二章則介紹PASCAL VOC和MS COCO等重要資料集，從第三章到第八章，深入講解YOLO系列從YOLOv1到YOLOv4的發展，包括網路架構、檢測原理和訓練策略等，並提供程式實作的指導，幫助讀者建立對物件辨識任務的全面認識。第九章和第十章，介紹了YOLOX和YOLOv7的技術進展和實現細節，展示了對YOLOv3的改進及新型標籤分配的動態策略。\u003cbr\u003e\n \u003cbr\u003e\n 第十一章詳細介紹了DETR，這是一種基於Transformer的物件辨識框架，改變了傳統物件辨識的方法。第十二章探討了YOLOF，一種新型的單級物件辨識網路，而第十三章則專注於FCOS，這是一種無先驗框的檢測器，為物件辨識領域帶來新的思路。第四部分重點介紹了大型語言模型的擴充應用和評估。包括與外部工具和知識源連接的LangChain 技術。\u003cbr\u003e\n \u003cbr\u003e\n 本書特色\u003cbr\u003e\n \u003cbr\u003e\n ★物件辨識架構淺析\u003cbr\u003e\n ★Pascal、COCO資料集詳解\u003cbr\u003e\n ★YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3網路介紹及架設、訓練實作\u003cbr\u003e\n ★新的YOLO架構YOLOX、YOLOv7網路介紹及架設、訓練實作\u003cbr\u003e\n ★DETR網路介紹及架設、訓練實作\u003cbr\u003e\n ★YOLOF網路介紹及架設、訓練實作\u003cbr\u003e\n ★FCOS網路介紹及架設、訓練實作\u003cbr\u003e\n \u003cbr\u003e\n 目錄： \u003cbr\u003e\n 作者簡介：\u003c\/p\u003e","brand":"深智數位股份有限公司","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":49289717743755,"sku":null,"price":228.0,"currency_code":"HKD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0552\/1516\/1483\/files\/ProductPhoto_6925249e-2319-47b2-84ba-542e1164f216.jpg?v=1788273029","url":"https:\/\/hkroadsidestand.org\/products\/%e5%8f%b0%e7%81%a3%e4%b9%8b%e5%85%89%e7%89%a9%e4%bb%b6%e8%be%a8%e8%ad%98-%e6%9c%80%e6%96%b0yolo%e5%8e%9f%e7%90%86%e7%b2%be%e8%ae%80-%e5%af%a6%e6%88%b0-%e5%a5%bd%e8%a9%95%e7%86%b1%e9%8a%b7%e7%89%88","provider":"香港地攤","version":"1.0","type":"link"}