---
# System prepended metadata

title: 深度學習實務應用

---

# 深度學習實務應用

## 公開資料集


| 資料類型   | 名稱                      | 詳細說明                                                                                                                                                         |
| ---------- | ------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 影像       | Open ImagesV4(來自Google) | 900萬張影像，19700個類別。                                                                                                      |
|            | Microsoft COCO            | 330000張影像，80個物件別。包含定界框、分割及每張影像的5種圖說                                                                                                    |
| 視訊       | YouTube-8M                | 610萬則視訊、3862 個類別、26億個音訊一視訊特徵、30個標籤/視訊、153TB的隨機採樣視訊                                                                               |
| 視訊、影像 | BDD100K(來自UC Berkly)    | 超過1100時的10萬駕駛視訊。10個類別的具有定界框的10萬張影像。具有車道標記的10萬張影像。具有可駕駛區域分割資訊的10萬張影像。具有像素層級案例分割資訊的10萬張影像。 |
|            | Waymo Open Dataset        | 3,000個駕駛場景的167小時視訊資料，60萬個畫格(frame)、大約2500萬個3D定界框，以及2200個2D定界框                                                                    |
| 文字       | SQUAD                     | 來自維基百科的15萬問答片段                                                                                                                                       |
|            | Yelp Reviews              | 5百萬則Yelp評論                                                                                                                                                  |
| 衛星資料   | Landsat Data              | 數百萬張衛星影像(長寬各100海哩)還有8個光譜帶(15到60公尺解析度                                                                                                    |
| 音訊       | Google AudioSet           | 來自YouTube 的2084320則10秒長度聲音片段，包含632個類別                                         |
|            | LibriSpeech               | 1.000小時的英文演講      |

## 模型架構


| 任務 | 範例模型架構 | 
| -------- | -------- | 
| 影像分類     | ResNet-152 (2015)、MobileNet (2017)     |
| 文本分類     | BERT (2018) 、XLNet (2019)     |
| 影像分割    |U-Net (2015)、DeepLabV3 (2018)    |
| 影像翻譯    | Pix2Pix (2017)     |
| 物件偵測     | YOLO9000 (2016) 、 Mask R-CNN (2017)     |
| Text語音產生     |WaveNet (2016) |


## 深度學習框架

|框架 |最適合用於 | 典型目標平 |
| -------- | -------- | -------- |
| TensorFlow(包含Keras)     | 訓練     | 桌上型電腦、伺服器     |
| PyTorch     | 訓練     |桌上型電腦、伺服器     |
| MXNet     | 訓練    | 桌上型電腦、伺服器     |
| TensorFlow Serving     | 推論    | 伺服器     |
| TensorFlow Lite     | 推論    | 行動與嵌入式裝置     |
| TensorFlow.js     | 推論     |瀏覽器     |
| ml5.js     | 推論    | 瀏覽器    |
| Core ML    |推論     |Apple裝置     |
| Xnor Al2GO| 推論 |嵌入式裝置  |

## 基於GUI之模型工具


| 服務 | 平台 | 
| -------- | -------- | 
| Microsoft CustomVision.AI   | 網站     | 
| Google AutoML     | 網站     | 
| Clarifai     | 網站     | 
| IBM Visual Recognition     | 網站     | 
| Apple Create ML     |macOS     | 
| NVIDIA DIGITS     | 桌上型電腦    | 
| Runway ML     | 桌上型電腦    | 

一個簡單的影像分類生產線包含以下步驟:
1. 載入一張影像。
1. 將他的大小調整成是先決定的大小，例如224x224像素。
1. 選擇一個預先訓練好的模型。
1. 在影像上執行此預先訓練好的模型，已獲得一串列的類別預測以及其對應機率。
1. 顯示一些具有最高機率的類別。