簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共3筆資料 檢索策略: "Chang-Hong Lin".ecommittee (精準) and cadvisor.raw="陳郁堂"


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    基於深度神經網路實現即時道路及標線分割
    • 電子工程系 /107/ 碩士
    • 研究生: 張恩碩 指導教授: 陳郁堂
    • 本文研究了檢測自動駕駛汽車車道和道路標線的問題。 我們將此問題作為語義分割問題提出,這由深度學習方案解決。 自動駕駛汽車必須實時分析道路現場。 因此,我們的研究重點是用於語義分割的新神經網絡模型,它…
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    2

    空間注意力金字塔網路用於無監督領域自適應物件偵測之研究
    • 電子工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 游淙舜 指導教授: 陳郁堂
    • 近年來最具代表性的物件檢測方法是faster RCNN和YOLO,這些基於傳統監督學習的方法通常依賴於完全標註的資料集,並且假設訓練和測試資料取自同一個分佈。當測試資料來自不同分佈時,使用監督學習的…
    • 點閱:251下載:0
    • 全文公開日期 2024/12/09 (校內網路)
    • 全文公開日期 2024/12/09 (校外網路)
    • 全文公開日期 2024/12/09 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

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    以殘差網路結合稀疏卷積網路進行深度補全
    • 電子工程系 /107/ 碩士
    • 研究生: 江宜欣 指導教授: 陳郁堂
    • 近年來,由於光達可以提供精確的長距離測量,因此RGB圖像和光達被使用於自動駕駛汽車的感知系統。然而,目前的光達傳感器提供的資訊相當稀疏,尤其是對於遠距離物體。為了更精確地偵測深度,本文研究了深度補全…
    • 點閱:199下載:0
    • 全文公開日期 2021/08/27 (校內網路)
    • 全文公開日期 2024/08/27 (校外網路)
    • 全文公開日期 2024/08/27 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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