工研院產業學習網

　　近年來，在Tesla此指標性電動車大廠的努力下，基於純視覺的自駕系統已被證實能夠落地，過去幾年Tesla的AI Day為許多跟隨者展示了其先進的純視覺模型是如何實現多攝影機影像辨識系統，這其中包括物件偵測、紅綠燈偵測，可行駛區域偵測以及車道線預測。

　　Tesla的模型，主要是多任務共享單一的骨幹網路，以節省計算負擔。本課程將從物件偵測以及語義分割模型的介紹開始，逐步設計出共享backbone的物件偵測與語義分割模型。在物件偵測部份，我們會一路從one-stage的2D物件偵測模型、3D物件偵測模型、實例分割模型開始介紹各模型的原理以及實作方式。

　　近年來Transformer這樣的模型架構已被證實極大的增強了自然語言處理模型的效能，而Transformer應用在電腦視覺上也被證實能進一步的提升效能。Transformer此模型較佳的融合多攝影機以實現複數攝影機的3D物件偵測以及車道線偵測，然而，若沒有Transformer，運用傳統CNN實現多攝影機物件偵測會遭遇怎樣的困境?，為何近年來各自駕車開發/製造公司，全部在自駕車影像辨識系統上改用Transformer這樣的網路架構?

　　近年來，Diffusion model已被證實效果比GAN更好，2022年Stable Diffusion橫空出世，只要給予一段充滿細節的文字，其生成的影像極為真實，然而，生成模型該如何運用在ADAS與自駕車之辨識系統呢?本課程將會從生成式對抗網路開始，逐步介紹生成模型是如何的進化到Diffusion(擴散)模型，使得實用性以及真實度大幅提升，具體內容包括如何透過生成模型修改行車影像的情境，甚至是透過物件偵測的標記資料，直接生成多樣化的”原始”影像。

　　本課程的所有原始碼都使用近年來最受歡迎的PyTorch深度學習框架，所有的原始碼都可在Google的Colab上運作(請學員攜帶筆電，作業系統不限，只需Google帳號及安裝Chrome即可)，期待學員可從此課程迅速切入自動駕駛系統，掌握台灣繼3C產業後，商機無限的第四C(Car)市場

1、協助具影像處理專長之學員切入電腦視覺、深度學習以及生成模型領域。
2、未來可應用深度學習影像辨識以及影像生成技術至駕駛輔助系統、自駕車甚至是機器人中的視覺感知次系統

n 請學員自行攜帶筆電，作業系統不限，只需Google帳號及安裝Chrome即可。

對深度學習尤其是自動駕駛、生成模型或是影像辨識系統有興趣的研發、設計與開發、部門工程師及主管。

●  課程講師：林博士

●學歷：台灣大學應用力學研究所碩士/清華大學資訊工程研究所博士
●現職：瑞典Zenseact(Volvo Cars)自動駕駛深度學習工程師
●經歷：
-瑞典Chalmers University of Technology 博士後研究員
-工研院機械所副研究員/研究員/資深研究員
-加州大學聖塔芭芭拉分校資工系訪問研究員
-上奇資訊-計算機概論 共同譯者
-2010 伽利略創新大賽 台灣區季軍
-2011 伽利略創新大賽 特別獎(GNSS Living Lab)得主
-2013 伽利略創新大賽 瑞士區冠軍
-2016 日本立命館大學英文演講比賽 清華大學代表
-2017 CVGIP 行人偵測競賽 亞軍
-2017 MOST 生成式對抗網路競賽 佳作
-2018第八屆兩岸清華研究生學術論壇 清華大學代表
-2019 IEEE ICIP Three Minute Thesis Competition (3MT®): Finalist
-2020 AI智慧應用新世代人才培育計畫-人才解題實證(倒車攝影機影像識別-障礙物與逼近偵測): 佳作
-2020 中華民國影像處理與圖形識別學會第十三屆博碩士論文獎博士論文佳作
-2020 中華民國資訊學會碩博士最佳論文獎-博士論文佳作
●專長：Computer Vision, Image Processing, Machine Learning, Deep Learning, Vision-based Autonomous Driving System, Generative Mod

1.參加＜影像辨識系統及生成模型於ADAS與自駕車之原理與實作＞之學員，研習期滿，出席率超過80%(含)以上，且經實務討論或考試成績合格者，即可獲得工研院頒發的培訓 證書。

2.測驗平均總成績在60分（含）以上為合格。

●歡迎企業專班上課，敬請來電洽詢04-25675621陳小姐。

●上課日期：114年01月03日(週五)、01月08日(週三)
●上課時間：09:30~16:30；每天6小時，共計12小時

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●上課地點：工研院產業學院 台中學習中心-訓練教室 或 webex線上直播 (實際上課教室請依據上課通知函為準!)
●上課地址：台中市大雅區中科路6號(中科-工商服務大樓-4樓或9樓教室) 或 webex線上直播
●上課地圖(公設場地)：https://reurl.cc/xObA0N   
●交通資訊： (台中市民-使用【悠遊卡】、【一卡通】 搭乘台中市區公車-10公里內免費)
-可搭乘『高鐵接駁公車：161路』：高鐵台中站至中科管理局工商服務大樓往返 (平日/假日均行駛) 
-或搭乘『中科免費巡迴巴士(西屯線)』：統聯中港轉運站至中科管理局工商服務大樓往返(平日行駛)
-搭乘仁友客運：45路、巨業客運：68路、台中客運：69路、統聯客運：77路/79路(平日行駛)
-中科管理局近250個地下室平面停車位，停車便利，憑『車牌辬識』入場，本單位貼心免費消磁

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●預計招生名額：25名為原則，依報名及繳費完成之順序額滿為止(本班預計10人即開課) 
●報名方式：
1.線上報名：請點選頁面右上角「線上報名」

2.電子郵件報名：E-mail：itri533882@itri.org.tw

●課程洽詢：(04)2567-2316 陳小姐 /(04)2568-7661 陳小姐
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●繳費資訊： 
(一)信用卡（線上報名）：
繳費方式選「信用卡」，直到顯示「您已完成報名手續」為止，才確實完成繳費。
(二)銀行匯款(公司或個人電匯付款)：
土地銀行工研院分行，帳號156-005-00002-5（土銀代碼：005）。
戶名「財團法人工業技術研究院」，請填具「報名表」與「收據」回傳真至04-25690361工研院產業學院 台中學習中心 收。

◆以下注意事項─敬請您的協助，謝謝!

【實體/線上同步課程】

為確保您的上課權益，報名後若未收到任何回覆，敬請來電洽詢方完成報名。
2、因課前教材、講義及餐點之準備及需為您進行退款相關事宜，若您不克前來，請於開課三日前告知，以利行政作業進行並共同愛護資源。
3、若原報名者因故不克參加，但欲更換他人參加，敬請於開課前二日通知。
4、退費辦法：
 4-1. 學員於實體／數位直播課程開訓前退訓者，將依其申請退還所繳上課費用90％，另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程，將依上課未逾總時數1/3，退還所繳上課費用之50％，上課逾總時數1/3，則不退費。
 4-2. 凡報名之課程涵蓋雲端自學課程，當開通帳號後，學員若因個人因素無法繼續參與課程者，恕不退費本單元之雲端自學課程費用（原價NTD3,000元，現在優惠價2,500元）。
5. 本課程保留修改課程與講師的權利，敬請見諒!
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【雲端自學課程】

1、本課程為數位課程，待報名且繳款完成，並由課程承辦人確認收款無誤後，將開通帳號以及提供觀看連結予學員，學員將於付費之觀看期間內(即帳號開通後90天內)，享無限次數觀看權限。
2、為確保學員的上課權益，報名後若未收到任何回覆，敬請主動詢問是否完成報名。
3、請報名學員遵守數位學習平台之隱私聲明等相關規範。為尊重講師之智慧財產權，請勿錄影、錄音，恕無法提供課程講義電子檔。
4、數位課程同一帳號僅限本人使用，不得將參加課程活動之權利轉讓予他人。
5、退費辦法：
(1) 購買 7 日內且未觀看正式付費單元→ 可退還 100% 全額課程費用
(2) 購買 8-14 日內且未觀看正式付費單元→ 可退還 30% 課程費用
(3) 購買超過 15 日（含）申請 → 恕不退費

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