檢索結果：共8筆資料 檢索策略： "CNN".ekeyword (精準) and year="106"
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本論文基於卷積神經網路(CNN)，提出了一個簡單又有效的即時多目標追蹤方法。我們所提出的方法整合了主要包含四個部分:基於CNN的YOLOv3物件偵測器、基於CNN的Re3追蹤、餘弦相似度網路和匈牙利…
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基于人體骨架的人類行為辨識在應用於人機互動和智能監控中具有廣泛的意義。由於近幾年類神經網路在圖片的辨識及物件偵測取得很好的效果， 然而，如何有效地使用卷積類神經網絡網路在影片識別的範疇中，仍然是個艱…
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Deep learning still encounters several issues like overfitting and oversize due to the use of a lar…
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近年來關於神經網路減少存儲空間和計算資源的研究與日俱增，而這些研究從理論研究到平台實現，都已經有了非常大的進展。本論文針對監控影像大多的場景具有高相似度的特性，提出一種優化卷積神經網路的方法，稱為動…
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隨著網際網路技術日益漸進，惡意網址及網站的數量以指數般成長，如何在使用者上網瀏覽的同時，提高資訊安全意識，是目前相當重要且不可或缺的議題。對於網際網路之安全意識薄弱的使用者，其實很容易誤信釣魚、…
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The introduction of Convolutional Neural Networks (CNN) in image processing field has attracted res…
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這篇論文針對深度可分離卷積神經網路設計了一個超大型積體電路架構，更精細地來說，根據我們的文獻調查，這篇論文是第一篇針對深度可分離之捲積運算神經網路: MobileNet 設計的硬體加速電路。在我們的…
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隨著網際網路的發展，網路上圖像數據的數量也越來越多，而用戶對網頁加載的速度要求也越來越高，為了滿足用戶對網頁加載的快速性與舒適性的服務需求，如何將圖像以更低的位元數(bits)保存，並且給用…