※ 引述《kingx163 (果酱猫)》之铭言： : 各位版友好 : 小弟刚接触影像辨识没有多久 : 看到目前有yolo, Azure Computer Vision, : Cloud Vision API等等可以选择 : 请问各位年薪300w大大都用哪一种呢？ : 另外，应该如何判断用哪家的呢? : 谢谢！ YOLO是model Azure Computer Vision跟Google Cloud Vision API都是platform 你应该先厘清你的需求，才知道要用何种工具/framework/model 不然就像是问网友出发要搭啥交通工具，却连要去哪里都没说一样 我最近也自学Computer Vision/Machine Learning，可以给你一点建议 有些需求AOI就可以解决，有些用CV效果会更好，有些需要用到ML其良率才能接受 如果刚接触这块，可以先玩一下OpenCV，看一些早期的论文 了解一下以前在做CV时是怎麽用GLCM，小波之类的特徵去辨识 现在如果不是自己从头写，已经不太会接触到这块了 直接拿现成Model network去使用或train都难度很低 刚好这几天做了个投影片，你可以参考一下，简单展示了CV跟ML可以做的东西 https://goo.gl/SYEvbe (一直按 > 就可以照着flow播了) 据我自学的认知，Machine Learning里， 跟CV比较有关的就是Classification跟Object Recognition 简单来说Classification就是辨识这张图是啥 Object Recognition是认出图内的物体位置与名称，你说的YOLO就是这种 属於R-CNN家族之一，它家族大概是这样: R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD, R-FCN....(最後一个我没试过) 如果只是想做Computer Vision，建议你玩OpenCV 如果要用Machine Learning，我前阵子有写篇很杂的心得在fb社团 https://www.facebook.com/groups/616369245163622/permalink/1204406499693224/ 那时候边忙边写，写得很乱也没整理，简单来说是这样 平台: linux/ubuntu最多人用，windows资源比较少 语言: C++/python吃遍天下，其他语言看运气 Framework:Caffe还是最多，tensforflow最近比较热门，Keras似乎也不少人用 Torch有点老了，CNTK微软努力推当中(至少社群回应蛮热情的) 如果你只是想测效果，用OpenCV DNN Moudle去读 Model来测 找到你需要的model再选择要用怎麽环境改成production 这样可以少花很多时间在建置环境上 大致上是这样，如果要问怎麽建模的话我还没学到那，只会很简单的CNN，就帮不上忙了 -- 上班不务正业的证据 http://died.tw --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 60.250.150.39 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1512121699.A.1D5.html 我看feature类似就当作同家族了XD，毕竟没有完整学习过 http://course.fast.ai/lessons/lessons.html 我没看书，要补知识网路上不少course，上面这个可以看看 想快速了解可以看一下微软的讲解 https://goo.gl/64Pjse 篇幅不长，如果没接触过也蛮好懂的 ※ 编辑: doomdied (122.116.29.31), 12/03/2017 22:54:38