檢索結果：共43筆資料 檢索策略： "Classification".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="深度學習"
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由於醫療上的圖片取得非常的不易，傷口圖片分類是一個非常具有挑戰性的任務。在沒有大量資料的協助之下，我們研究了不同的針對於影像分類的機器學習方法，其中包括了遷移學習(Transfer learning…
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近年來，在物件檢測與辨識上最常用到的方法是深度學習，而在深度學習的過程中最重要的東西就是在訓練過程中的數據集。但是當我們仔細瀏覽這些用來訓練的數據集會發現這些數據集都是在晴朗的白天而且簡單的環境下記…
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基於人臉分析廣泛的應用一直是熱門的研究項目。商業用途、娛樂用途、監控、及人機互動等等，皆需透過人臉分析來提供必要的資訊。由於近日深度學習在各領域的崛起，人臉分析的研究能夠朝著更加複雜和實際的使用情境…
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基於人臉分析廣泛的應用，如監控、商業用途、人機互動、及娛樂用途等等，各類人臉分析的實驗一直是廣受熱門的研究項目。由於近日深度學習在各領域的活躍，人臉分析的研究也能夠朝著更加困難、實際的使用情境發展。…
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本論文針對於兩項視覺研究進行改善：影片物件偵測與半色調演算法。經過詳細的文獻探討與分析，我們針對這兩項研究之過往技術進行影像處理演算法的改良與提升。在與近期前人文獻的數據與效能比較，皆有較好的表現。…
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刀具磨耗對於製造產業來說是一個相當重要的議題，刀具的磨耗程度會直接的影響成品的精度，從而影響產品的品質。儘管有許多學者提出以多種感測器實現刀具磨耗監控（TCM）的方法，但放置許多感測器在加工環境中是…
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在傳統中，車流的計算是以人工計數方式，對經過的每一台車判斷其類別並計數。對於車流的掌握狀況，往往需等待人工計數完畢後，才能對過去該時段的車流狀況進行分析。在日益漸增的車輛數目與運輸需求下，面對龐大的…
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基於機器學習技術開發的惡意軟體分類器作為惡意軟體檢測領域的第一階段，其佔據著十分重要的地位，分類器通過靜態分析學習惡意特徵以對已知威脅取得非常高的檢測準確效能，但是這也衍生出了其他的資安問題，神經網…
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深度學習在許多領域有很多傑出的表現。在深度學習的領域中，最常見的演算法架構為卷積神經網路(CNN)，不僅被廣泛的應用在電腦視覺及影音辨識，近年來更大幅的超越所有相關領域的人工特徵。然而，此些技術相較…
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在當今先進的醫療技術下，已經有多種方法可以有效地檢測婦女的懷孕情況。然而，這些方法往往各自存在一些缺陷，例如對被檢測者可能造成不適或價格昂貴等問題。心電訊號圖（Electrocardiograph，…