檢索結果：共28筆資料 檢索策略： "Object Detection".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="深度學習"
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在本文中，我們研究了一種特徵共享方法，用於加速自動駕駛汽車的視頻對象檢測，同時在一定程度上保持檢測精度。與靜止圖像中的物體檢測的一般數據集不同，自動駕駛汽車數據集具有高比例的具有嚴重遮擋和運動的中小…
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隨著車輛自動駕駛科技在近年來越來越備受關注，愈來越多的團體開始投入研究。在與自動駕駛相關的資料集和課題中，道路上物體的檢測是受大家關注的重點項目。而如何訓練出高效且精確的物件檢測器，也是受大家關注的…
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近年來，自動駕駛汽車為全球發展的重要目標，不論白天或晚上自動駕駛系統都需要準確地偵測行人與車輛。這意味著我們不能依靠普通的RGB相機來偵測周圍環境，因為它對於光線敏感度很高，在晚上或是下雨天時拍出來…
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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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現今無人車駕駛技術中，車輛偵測是一個重要的環節，無論是白天還是夜 晚，都必須能有效偵測。然而目前的無人車，多是依據RGB 影像偵測為主，到 了夜晚RGB 影像容易不清晰。為了解決這個問題，我們提出一…
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物件偵測(object detection)的目地是找出感興趣的物件種類，並標出物件的位置。常見的應用有機器視覺、工廠自動化、電動車等。傳統的物件偵測網路其物件邊界框的中心位置被限制在一定的範圍內，…
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本篇研究論文提出了一種基於邊緣運算進行深度學習之物件偵測實現在低成本的物聯網裝置之方法。由於低成本物聯網裝置硬體上運算的限制，要運行訓練好的神經網絡模型將是一項挑戰，因此本篇研究論文利用Intel旗…
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Android系統是一個以Linux為基礎的半開放原始碼作業系統，主要用於行動端設備，屬於開發性系統，自由度高，機體相容性廣泛，提供完善的開發環境，支援各種先進的繪圖、網路、相機等處理能力，近年來市…
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本論文設計用於智慧型交通監控系統中的三大系統，最主要貢獻有三: 1)多角度的物件偵測，2) 物件分類，及3)物件計數功能，分別簡述於下。 本論文所提出的物件偵測系統，主要使用深度學習中區域卷積神經…