從OpenVC進階到YOLOV3，在影像這領域，也學習到很多，同時也感謝中華的教授。

深度學習 劉志俊教授，再短短一學期的時間，準備很多資料及測試好的sorce code，要準備這麼多的資料，就算有同學的電腦較為不熟，也可以順利學習各個NN，我只能說佩服。

而機械學習課程 周智勳教授在各個所需的演算法也投入相當多的時間，使用最簡單的說明，推導各個如CNN、RNN相關的演算過程，就算是數學基礎不好的同學，也可以學習這些演算的方法及過程，讓我在這領域可以深入的了解這些的推導的過程及原理.

相關Playform及版本記錄:

下圖是拿之前測試openVC的圖片來加入YOLO進行測試，成功識別出truck and car，可惜沒有路人甲。

左圖是2017時Visuall C++ 加上OpenVC, 

右圖是目前2018年中 Python + Tensorflow + YOLOv3

1. 接下工作有加入整段影像測試:

 上影片是我放在youtobe的影片，如不能撥放，到youtube網址:

https://youtu.be/LHeWDek5x74?t=4

ps:我的筆電跑太慢了，只好幫它加速，且又是使用cpu版的，下次試試gpu版的，可憐的FPS。

2.Transfer Of Learning:

內容待增中---------------------------------------------------------