檢索結果：共8筆資料 檢索策略： "Chung-An Shen".ecommittee (精準) and ckeyword.raw="卷積神經網路"
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近年來，卷積神經網絡由於在提取複雜特徵上有著突出的表現，而被應用於許多領域。然而這些神經網路模型雖然強大但是伴隨著大量運算複雜度。因此有大量研究探討各種神經網路加速器架構和資料流以提升吞吐量和優化能…
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人臉表情識別(Facial Expression Recognition)一直是一個熱門的研究領域，表情識別更是被應用到生活中，如監控系統、人機互動、及心理評估等等。由於近幾年深度學習發展快速，表情…
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隨著生成式深度學習技術進步，人們能夠產生出清晰的偽造影像，並在動畫、醫學、圖像修復等領域廣泛應用。然而，這些偽造影像有可能被用來惡意竄改影片內容或是冒充知名人士，甚至難以被人眼辨識，使我們必須研究如…
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物件偵測被廣泛應用在監控、自駕車等應用中。近年來，基於深度學習的物件偵測方法展現出優秀的性能。然而基於深度學習的物件偵測方法往往需要大量的運算資源和記憶體頻寬，因此只能部屬在有高性能圖形處理器的電腦…
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近幾年來卷積神經網絡（CNNs）已在許多領域中得到廣泛運用，像是臉部偵測、車輛重新識別和語音識別等。隨著卷積神經網路模型越來越龐大，神經網路的運算量需求也迅速增加，為了解決巨大的計算壓力，過去的研究…
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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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近十年來，深度學習領域已經取得了重大的發展。深度學習的一個分支，最先進的卷積神經網絡（CNNs）更是逐漸應用於各種領域例如圖像分類，語音辨識及自然語言處理。由於卷積神經網路的高運算複雜度，許多研究已…
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本論文提出一個有效的影像檢索特徵擷取方式，將點擴散區塊截斷編碼的低階特徵和卷積神經網路中的高階特徵結合，透過此方法能有效提升影像檢索準確度。 低階特徵擷取方式是利用提出的二階層碼簿方式將點擴散區塊截…