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國立中山大學 電機工程學系研究所 魏家博所指導 吳彥頡的 基於一階段物件偵測之人頭偵測 （2021），提出筆電ssd 2tb關鍵因素是什麼，來自於人臉偵測、人頭偵測、YOLOv4、物件偵測、深度學習。
而第二篇論文國立臺北科技大學 自動化科技研究所 林顯易所指導 Rupa Rohidas Landge的 使用上下取樣方法檢測筆電金屬外殼的瑕疵 （2021），提出因為有 深度學習、影像處理、缺陷、卷積神經網絡的重點而找出了 筆電ssd 2tb的解答。
筆電ssd 2tb進入發燒排行的影片
ROG Zephyrus M16 開箱評測實測 評價實際表現 高效能 2021 遊戲 剪片 專業需求效能筆電推薦， 實測 NVIDIA GeForce RTX 3070 搭配 Intel Core 11th H45 處理器 i9-11900H 的實際性能表現，邦尼帶來 Premiere Pro 剪輯實測、螢幕色域表現達到 100% sRBG / 99% DCI-P3、 性能跑分，並實際遊玩 Cyberpunk 2077 , 古墓奇兵：暗影 , 刺客教條：維京紀元，充電速度 續航測試 遊戲光追 發熱散熱表現溫度、評價、推薦、值不值得買。
ROG Zephyrus M16 搭載 16 吋 2K QHD 16:10 165Hz 顯示器，支援 Adaptive-Sync，效能上採用 NVIDIA GeForce RTX 3070 搭配 i9-11900H + 32GB RAM + 2TB 三星 PCIe 4.0 SSD，本集也將帶來 240W 充電速度實測 , 續航力測試 電力 電量測試 、跑分測試 PCMARK 10 , CineBench R23 , 3DMark , Premiere Pro 2021 輸出測試，本集為完整評測，將帶來更完整的效能快充續航實機實際測評。
目前 ROG Zephyrus M16 有官網登錄送「ROG x 台酒花雕雞麵特製版 1 箱 (市價NT$660) + XBOX Game Pass 3 個月訂閱 (市價NT$960)」：http://s.isbonny.com/ROGM16
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外觀設計 Unbox & Industrial Design：
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00:42 外觀設計 / A 面
01:15 I/O 接孔 / HDMI 2.0b / RJ45 / USB A / USB C / Thunderbolt 4 / 3.5mm 接孔
01:51 重量實測
02:04 可單手開闔 / ErgoLift 設計 / 最大開闔角度 180 度
02:31 B 面 / 窄邊框 / 螢幕占比 94%
02:50 螢幕規格 / 色域覆蓋實測
03:42 C 面 / 霧面膚感塗層 / 電源等按鍵配置
04:12 鍵盤 / 全區 RGB 背光 / 可 ARMOURY CRATE 客製化
性能電力測試 Performance & Battery：
04:58 Intel i9-11900H / NVIDIA GeForce RTX 3070
05:25 DDR4 3200MHz 16GB / 三星 16GB 3200MHz
05:42 2TB 三星 m.2 NVME PCIe 4.0 SSD / 可擴充 m.2 插槽
05:56 Arc Flow 風扇 / 風扇噪音實測
06:37 Cinebench R23 實測
07:10 Premiere Pro 2021 輸出實測
08:41 遊戲效能實測 / 機身溫度實測
09:50 古墓奇兵：暗影實測
10:09 刺客教條：維京紀元實測
10:22 Cyberpunk 2077 實測
11:42 遊戲時風扇散熱實測
11:49 90Wh 電池 / 續航力實測
12:11 iGPU 模式 / 省電方法
12:22 充電實測 / 支援 PD 快充
12:39 跑分實測數據
12:46 喇叭外放實測
13:20 總結
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影像創造者：驢子
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內容夥伴：IWAISHIN 愛威信 3C 科技生活
特別感謝：ROG & 一個看影片的「你」
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基於一階段物件偵測之人頭偵測
為了解決筆電ssd 2tb 的問題，作者吳彥頡 這樣論述：
人臉偵測或人臉辨識在日常生活中有許多應用，例如手機或是筆電人臉辨識解鎖。然而對於整個人頭偵測的相關研究則很少，人頭偵測常見應用為人流統計，人流統計需要能從各種角度去偵測出是否有人，為了能從各個角度偵測人頭，偵測的目標就不能只著重在臉部，而是要將其擴大到整個頭部。由於人臉偵測僅能偵測正臉或是側臉，對於背對鏡頭或是過於側面的人臉就無法偵測，因此人頭偵測有其必要性。本論文以目前在物件偵測領域非常熱門的YOLOv4 (You Only Look Once v4)作為主架構，訓練能夠從輸入影像偵測人頭位置並且判斷正、背面的模型，區分正、背面的好處是可以計算不同移動方向的人流總數。由於目前現有頭部資料集
如 CrowdHuman 僅有頭部區域標記，並沒有區分正面及背面，為了取得正、背面的資訊，本論文將 CrowdHuman 重新做了標記，並訓練出能區分正背面的人頭偵測模型。與現有人頭偵測方法比較，在常見的 HollywoodHeads 及 Casablanca 兩個頭部資料集，本論文的方法達到最佳偵測結果，分別取得85\%及80\%的平均正確率。
使用上下取樣方法檢測筆電金屬外殼的瑕疵
為了解決筆電ssd 2tb 的問題，作者Rupa Rohidas Landge 這樣論述：
Defect detection is a crucial process in an industry that prioritizes quality. With the rapid rise in industrial automation, most companies are shifting their focus from manual to automatic detection methods. Manual inspections can be performed in a variety of ways, but these methods do have some d
rawbacks. They are time-consuming and require intensive labor. To solve this problem we proposed the deep learning algorithms to detect the defects automatically. Firstly, we used a 6-degree freedom manipulator to collect defect data, which were then identified anddetected using various approaches.
In this study, we examined notable deep learning neural networks YOLOv3, YOLOv4, Faster R-CNN, and SSD and the proposed model outperforms these conventional deep-learning models. Using downsampling along with dilation convolution in the proposed model produces the high-semantic feature map. Combinin
g the prediction from both upsampling and downsampling operation boosts the accuracy of model. The accuracy of the proposed model is around 81% after evaluating these notable algorithms. We obtained 76% accuracy after training the SSD model. Faster R-CNN demonstrated the better results than SSD and
YOLOv3 after evaluating a defect dataset. Faster R-CNN obtained a mean average recall rate of 80% and a mean average precision of 80%, and accuracy of 95% , whereas YOLOv3 achieved an accuracy of 65%, recall rate of 73%, and mAP of 69%, We have also trained YOLOv4 model on colab and the inference ti
me take by YOLOv4 model around 33.897000 ms. The detection result by YOLOV4 model is better then YOLOv3 model.