在 AI 的世界裡，「輕、快、準」三要素幾乎無法共存，但在 2020 年， 來自台灣中研院團隊開發的 YOLOv4 物件偵測模型，正是這三者的完美結合，也讓台灣佔據物件偵測領域的地位。
▎來自台灣的驕傲 YOLO 物件偵測演算法
YOLO 的全名是「You Only Look Once」，這個名字恰如其分地體現了其技術的核心 —— 在一次運算中即可實現高速辨識。自 YOLOv4 問世以來，這款模型在每秒可偵測 430 幀影像，速度超過人類眼睛的十倍，且仍保有高精準度；還能在普通的邊緣設備上運作，不須大型 GPU 或 TPU 支援，儘管是資金較低的人也可以使用。
▎極快的速度，卓越的性能
在 YOLO 的設計中，運算速度是其主要賣點之一。這一技術突破使得 YOLO 能夠在邊緣設備上運行，解決了傳統 AI 模型需要大量計算資源的問題，使得 AI 技術的使用門檻大大降低。無論是在交通監控、醫療影像分析還是農業監測，YOLO 都能輕鬆應對，讓人們快速獲取所需訊息。
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▎來自台灣的創新精神
2020 至今，中研院團隊接連推出了 YOLOv4、v5 ~ v11 等版本，每一個版本都在速度與準確度上不斷突破。這些模型已被廣泛應用於各行各業，證明了台灣在全球 AI 物件偵測領域的領先地位。特別是在全球各大科技公司投入巨資研發的背景下，這支小型團隊憑藉其創新和執著，不僅在技術上取得了重大突破，還贏得了全球學術界的高度認可。
▎用 AI 技術改變生活
YOLO 的成功不僅在於其技術本身，還在於它能夠解決實際問題。例如，在交通管理中，YOLO 能夠即時分析交通流量，提供交通調度的最佳方案。在醫療領域，這項技術能夠快速辨識的異常組織，協助醫生做出更準確的診斷。這些應用案例不僅展示了 YOLO 的優勢，還強調了 AI 技術在日常生活中的重要性。
▎掌握 YOLO 的運作原理與應用
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