車牌辨識模型

本文欲用卷積神經網路針對“停車場入場汽車監視錄影”建立一足夠準確且足以實時辨識的車牌辨識模型，本文為重點摘錄，詳細報告請參考這個連結：https://goo.gl/XBrgKy

YouBike 騎乘預測模型

這篇文章旨在建立一套YouBike還車量預測模型，期望能以每15分鐘的頻率精準預測台中市各站點的還車量，結果雖然不盡如人意，以下仍詳細紀錄過程及一些實驗結論。

本文為原文摘錄，詳細報告於此：https://goo.gl/s8SxcS

YOLO閱讀筆記

這次介紹You Only Look Once這篇論文，簡稱為YOLO，這篇論文提出一項全新的實時檢測圖像的類神經網路模型，其許多設計思路值得學習，下面的連結是該論文縮址，歡迎各位朋友拜讀指教。

YOLO: https://goo.gl/orzGwt

用Fast R-CNN 定位車牌位置

R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 作為CV領域中較前沿的類神經網路，此三者為前後繼關係，總的來說，後者較前者要更快更準，這邊放上三篇論文的連結，有興趣的朋友可以詳加研讀。

R-CNN: https://goo.gl/vdarfC
Fast R-CNN: https://goo.gl/uAo2ZU
Faster R-CNN: https://goo.gl/m6sphE