簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共16筆資料 檢索策略: "Deep-learning".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="吳怡樂"


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    1

    基於深度學習之陰影去除:針對目前方法學缺失進行改善
    • 資訊工程系 /110/ 碩士
    • 研究生: 莊承恩 指導教授: 吳怡樂
    • 陰影去除(Shadow removal),是將具有陰影的圖片轉換為沒有陰影的圖片,目前是一項尚未成熟的技術,在去除陰影時需要考慮各種因素,包括環境、光照等等,利用傳統影像處理的方式複雜且繁瑣,效果卻…
    • 點閱:246下載:2

    2

    不同深度卷積神經網路應用於不良圖像分類之研究
    • 資訊工程系 /106/ 碩士
    • 研究生: 楊裕堯 指導教授: 吳怡樂
    • 在過去,人們通常使用皮膚特徵提取或上下文的關鍵詞,並組合多個過濾器來辨識令人反感的圖像。深度學習雖能提高辨識程度,卻相對需要大量訓練集及冗長的訓練時間。隨著硬體和新演算法的研究發展,這些問題逐漸得到…
    • 點閱:433下載:14

    3

    基於拆分注意塊的深度卷積神經網路行人再識別之研究
    • 資訊工程系 /110/ 碩士
    • 研究生: 鍾杰廷 指導教授: 吳怡樂
    • 近年來,受惠於硬體效能的強大以及深度學習相關研究的進步,在電腦視覺衍生出許多實用的應用,且已經與我們的生活息息相關了。然而,隨著 person re-identification (re-ID) 的…
    • 點閱:240下載:9

    4

    不同深度卷積神經網路應用於行人再識別之研究
    • 資訊工程系 /110/ 碩士
    • 研究生: 林士程 指導教授: 吳怡樂
    • 近年來,由於智慧家庭、科技執法等議題,行人再識別在電腦視覺領域中再度受到關注。行人再識別的目標即是在不同的攝影鏡頭中搜尋同一目標行人,達到所謂的跨鏡頭追蹤,而它的困難之處在於行人影像會隨著鏡頭解析度…
    • 點閱:289下載:16

    5

    使用合成情緒影像在深度卷積網路中進行人臉情緒分類之研究
    • 資訊工程系 /106/ 碩士
    • 研究生: 黃振群 指導教授: 吳怡樂
    • 在社交網路上,圖片是用戶表達情緒的重要方式之一。因為圖片的便捷性,越來越多的人會在社交網路上上傳圖片。在過去,情感分析大部分都聚焦在文本內容上,像是latent semantic analysis,…
    • 點閱:271下載:15

    6

    結合深度卷積神經網路在深度圖像上去雜訊之研究
    • 資訊工程系 /107/ 碩士
    • 研究生: 郭張豪 指導教授: 吳怡樂
    • 在過去深度圖像的去雜訊方法通常是針對雜訊種類套用特定模組來去除,而近年來在一般圖像的去雜訊上越來越多使用深度學習的方法,因此在此篇論文中我們嘗試使用深度學習,利用深度卷積神經網路針對深度圖像進行去雜…
    • 點閱:304下載:8

    7

    基於心電圖的胎兒性別分類與模型比較
    • 資訊工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 潘莫同 指導教授: 洪西進 吳怡樂
    • 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,…
    • 點閱:234下載:8

    8

    基於深度卷積神經網路合成圖像之通用檢測器
    • 資訊工程系 /109/ 碩士
    • 研究生: 林蔚中 指導教授: 吳怡樂
    • 近年來,深度學習發展出許多有趣的應用,其中影片及圖片的合成引起了許多關注,透過合成模型可以合成出逼近真實的偽造影像,讓人們很難區分真假,如果不正當地使用合成技術將會帶來許多負面影響。結合深度學習的合…
    • 點閱:282下載:20

    9

    使用生成數據來提升汽車、行人和騎自行車的人在低辨識度環境的研究
    • 資訊工程系 /106/ 碩士
    • 研究生: 李冠霖 指導教授: 吳怡樂
    • 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…
    • 點閱:240下載:1

    10

    基於縮放指數線性單元的循環神經網路推薦系統之研究ij
    • 資訊工程系 /108/ 碩士
    • 研究生: 陳沛萱 指導教授: 吳怡樂
    • 隨著深度學習的快速發展,如今深度學習已被廣泛的應用在各個領域,理所當然地也被應用於各種推薦系統中。推薦系統的主要目的是幫助用戶過濾大量信息,並提供滿足用戶個人喜好的產品或服務推薦,而隨者網路與電子設…
    • 點閱:341下載:16