【CAVEDU講堂】影像辨識技術結合Q1ARM機器手臂進行物品分類
想實作出專屬於自己的「人工智慧機器手臂」？本文將針對如何透過Microsoft LOBE.ai的影像分類神經網路訓練平台進行影像分類模型的訓練，並且將匯出的影像分類神經網路模型以Tensorflow-Lite格式進行後續延伸的機器手臂影像分類辨識操作進行教學。
Python玩AI，你也可以 – 從CVZone入門吧！
架構在OpenCV和MediaPipe函式庫上層的「CVZone」的Python開源套件，把原本入門門檻高的AI技術簡化，即使是學生也能輕鬆上手。本文將深入介紹如何使用此工具，並應用在生活科技教育中。
當OpenCV遇上OpenVINO：如何使用IR model進行推論？
本文將探討是否可以直接用OpenCV進行影像處理、辨識，並在瀏覽器上應用Intel的OpenVINO的Inference Engine套件，並以IR model檔案去進行AI推論。
DeepStream 5.0 功能解析與效能實測
NVIDIA的DeepStream技術能夠簡化影像辨識程式越來越複雜的架構，進而為開發者省下大量時間，本文將全面解析DeepStream 5.0的功能並實測其效能。
運用NVIDIA DeepStream讀取多個影像進行推論
DeepStream能處理來自多個來源的資訊，同時將結果顯示於畫面上，本篇文章將介紹如何設定DeepStream讀取多個影像進行推論，並提供在不同來源下如何設定的問題進行說明。
【8787捉米奇】使用VIA Pixetto視覺感測器之形狀偵測功能
本篇將介紹如何使用VIA Pixetto 8787視覺感測器的形狀偵測功能，製作出讓貓咪捕捉不同形狀老鼠的捕鼠遊戲。
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