※ 引述《kingx163 (果酱猫)》之铭言：
: 各位版友好
: 小弟刚接触影像辨识没有多久
: 看到目前有yolo, Azure Computer Vision,
: Cloud Vision API等等可以选择
: 请问各位年薪300w大大都用哪一种呢？
: 另外，应该如何判断用哪家的呢?
: 谢谢！
YOLO是model
Azure Computer Vision跟Google Cloud Vision API都是platform
你应该先厘清你的需求，才知道要用何种工具/framework/model
不然就像是问网友出发要搭啥交通工具，却连要去哪里都没说一样
我最近也自学Computer Vision/Machine Learning，可以给你一点建议
有些需求AOI就可以解决，有些用CV效果会更好，有些需要用到ML其良率才能接受
如果刚接触这块，可以先玩一下OpenCV，看一些早期的论文
了解一下以前在做CV时是怎么用GLCM，小波之类的特征去辨识
现在如果不是自己从头写，已经不太会接触到这块了
直接拿现成Model network去使用或train都难度很低
刚好这几天做了个投影片，你可以参考一下，简单展示了CV跟ML可以做的东西
https://goo.gl/SYEvbe (一直按 > 就可以照着flow播了)
据我自学的认知，Machine Learning里，
跟CV比较有关的就是Classification跟Object Recognition
简单来说Classification就是辨识这张图是啥
Object Recognition是认出图内的物体位置与名称，你说的YOLO就是这种
属于R-CNN家族之一，它家族大概是这样:
R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD, R-FCN....(最后一个我没试过)
如果只是想做Computer Vision，建议你玩OpenCV
如果要用Machine Learning，我前阵子有写篇很杂的心得在fb社团
https://www.facebook.com/groups/616369245163622/permalink/1204406499693224/
那时候边忙边写，写得很乱也没整理，简单来说是这样
平台: linux/ubuntu最多人用，windows资源比较少
语言: C++/python吃遍天下，其他语言看运气
Framework:Caffe还是最多，tensforflow最近比较热门，Keras似乎也不少人用
Torch有点老了，CNTK微软努力推当中(至少社群回应蛮热情的)
如果你只是想测效果，用OpenCV DNN Moudle去读 Model来测
找到你需要的model再选择要用怎么环境改成production
这样可以少花很多时间在建置环境上
大致上是这样，如果要问怎么建模的话我还没学到那，只会很简单的CNN，就帮不上忙了