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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立臺灣科技大學 機械工程系 林清安所指導 賴以衛的 以3D深度學習及點雲匹配技術進行機械手臂自動化複雜零件分類 （2021），提出ssd種類關鍵因素是什麼，來自於3D CAD、點資料處理、深度學習、隨機取放、機械手臂。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 資訊管理系 林伯慎所指導 田家愷的 基於錨框鄰近區域之YOLOV4跨層物件偵測 （2021），提出因為有 物件偵測、YOLOV4、特徴金字塔、錨點鄰近區偵測、跨層多錨框偵測的重點而找出了 ssd種類的解答。
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開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決ssd種類 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
ssd種類進入發燒排行的影片
WD 威騰新推出了黑標 SSD 固態硬碟，不看會後悔！！
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以3D深度學習及點雲匹配技術進行機械手臂自動化複雜零件分類
為了解決ssd種類 的問題，作者賴以衛 這樣論述：
以機械手臂進行零件分類是自動化生產線的主要工作之一，利用結構光掃描器搭配AI深度學習及點雲匹配技術，可快速辨識產線上各個零件的類型，並自動計算每個零件的拾取資訊，然而，隨著零件類型、數量及幾何複雜度的提升，深度學習的數據準備作業將耗費大量時間，且以越複雜的零件進行點雲匹配時，其匹配的誤差也會隨之增加。為克服此等問題，本論文以點資料處理技術對零件的點雲進行處理，改善數據準備耗時及點雲匹配誤差的問題，據以開發一套「複雜零件隨機夾取/分類系統」，達到自動化零件分類之目的。本論文透過對零件之掃描點雲進行一系列濾波、分割及資料集擴增處理，由少量掃描點雲自動化產生大量點雲資料集，藉以進行深度學習的訓練，
於自動化作業現場快速判別零件種類；接著以RANSAC搭配ICP法進行零件的3D CAD模型與其掃描點雲的精準匹配，將事先分析CAD模型所產生的夾取資訊轉換為零件實際擺放的夾取資訊，並依零件辨識結果及其座標轉換，以機械手臂完成零件的夾取與分類。本論文除了詳述如何以點資料處理技術建構深度學習辨識模型及達到點雲之精準匹配，也簡述如何以3D CAD模型求取零件夾取資訊，最終以多種不同幾何特性的複雜零件驗證所提方法的可行性及所開發系統的實用性。
深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰
為了解決ssd種類 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰 ★★★★★【深度學習】★★★★★ ☆☆☆☆☆【理論】+【實作】☆☆☆☆☆ 這是目前市面上講解【深度學習(Deep Learning)】從基礎到應用最完整的書籍，從基礎數學與統計開始，將演算法的原理解釋得更簡易清晰，協助讀者跨入 AI 的門檻，為避免流於空談，盡量增加應用範例，希望能達到即學即用。多位試閱本書內容的專家與學者全部皆給【五顆星】滿分評價。 整本書採用【最新版TensorFlow】+【大量圖片輔助】，+ 【完整理論解說】+【Python程式實作】以原理與實作，講解下列最熱門的AI主題。 ☆【神經網路(NN)】 ☆【卷積神
經網路(CNN)】 ☆【物件偵測(YOLO)】 ☆【光學文字辨識(OCR)】 ☆【車牌辨識(ANPR)】 ☆【人臉辨識】 ☆【生成對抗網路 (GAN)】 ☆【深度偽造 (DeepFake)】 ☆【自然語言處理(NLP)】 ☆【聊天機器人(ChatBot)】 ☆【語音辨識(ASR)】 ☆【強化學習(RL)】 讀者只要遵循本書步驟學習相信必可以徹底認識人工智慧、機器學習與深度學習觀念，邁向浩瀚領域。
基於錨框鄰近區域之YOLOV4跨層物件偵測
為了解決ssd種類 的問題，作者田家愷 這樣論述：
近年來，卷積神經網路已經成功地應用於物件偵測。為了表示圖片中各個位置、不同外觀的物件特徵，多數的卷積神經網路模型，如YOLOV3或YOLOV4，通常會在各尺度上佈滿稠密的網格，每個格點會對應到多組錨框，作為不同尺寸(長寬比)之物件定位的參考。在將所有訓練物件根據位置和大小分配給對應的格點和錨框後，就可進行分類器和位置廻歸器的訓練。此架構下，一個物件在哪個位置預測，是由物件中心在各特徵層中所對應的中心格點負責；而物件會在哪個層級的哪個錨框進行預測，則是根據物件尺寸大小預先指定好，通常是以物件分群決定物件的的尺寸群組。然而，由於物件的種類各異，各物件形狀、方向、或姿態的變異可能很大，也不一定有對
稱性；因此，中心格點未必是偵測物件的最佳位置。另外，使用分群演算法強迫各個物件只由某一層級的特定錨框進行偵測，雖然能夠簡化訓練程序，卻可能不是最優的。 本論文在YOLOV4框架下提出了兩種改進方法，分別是：使用物件中心的鄰近格點來輔助物件偵測，以及容許物件被分配到跨層級的多個錨框，並由它們同時學習與偵測。在VOC 2007 TestSet實驗結果顯示，我們所提的兩個方法均能夠顯著提升偵測效能。在使用了物件中心附近寬高20％的區域的鄰近格點輔助、以及跨層級錨框的協同偵測，平均精確率可由原 YOLOV4架構的84.04%提升至87.86%。