檢索結果：共14筆資料 檢索策略： "Object Detection".ekeyword (精準) and year="109"
個人化服務 ：
排序：
每頁筆數：
已勾選0筆資料
1
自駕系統需要一個可以根據環境做出相應反應的物件偵測模組。多數感測模組已可以做到一個強健的物件偵測系統，但我們仍需要能應對非最佳狀況(例如，光學相機較難應付惡劣的天氣條件)的感測器。因此，我們開發僅需…
2
組裝在生產中將半成品製成成品的過程，通常經由機器及操作者完成。而在整條產線的最後，安排品質檢測及確保沒有異物在生產線上是必要的。然而，這項人工檢測的過程是非常容易犯錯，以及耗費時間的。因此，此篇研究…
3
由於深度學習的進步，擴增實境的應用整合了虛擬與現實，為使用者提供了更智能的互動。在移動設備上實施擴增實境的應用是很困難的，因為深度學習演算法的高計算複雜度，導致了在電池有限的移動設備上巨大的能量消耗…
4
本論文提出了基於輕量稀疏模型整合知識蒸餾優化深度網路於即時物件偵測系 統，是一種基於卷積神經網路架構進行改良之物件偵測技術，並且擁有較良好的處理 效能，更適合部屬在移動端使用。 本論文所提出輕量化模…
5
一個資料集的好壞能大大的影響深度學習模型訓練出來的準確率，若資料集不完全或是與使用環境差異很大，常常會造成模型辨識的錯誤。在交通物件資料集中，大部分的資料集都是來自國外，但國外的交通環境與台灣的相差…
6
多類別物件偵測是自動駕駛系統中相當重要的一部分，而隨著自動駕駛需求日益增加，所需偵測之目標也隨著大量提升，導致訓練資料與偵測類別往往超出原先預設好的架構。持續學習則能在新增偵測類別的同時，確保不受影…
7
本論文目的為透過基於深度學習之多目標檢測模型預測印刷電路板瑕疵目標，其中涵蓋模型的實現及子網路預測架構之改良。並提出混合子網路將整體效能更全面提升，與標準子網路相比擁有更精確的預測瑕疵位置能力。So…
8
Object Detection 在近幾年來已獲得許多的關注，並且有許多優秀的研究成果已經被提出，但鮮少有人關注在真實世界中多樣化的環境所造成的 domain shift，使得Object Dete…
9
保全機器人的自主監視時常會因為各種不穩定的因素而受到嚴重限制，如光線變化、視角變化、遮擋，或目標的外觀變化。本論文提出了一種基於深度學習的自主機器人系統，以執行視覺感知和控制任務。視覺感知旨在識別場…
10
Road pavement anomalies detection is an important part of transportation maintenance programs to en…