檢索結果：共34筆資料 檢索策略： "Object Detection".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="物件偵測"
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近年來，卷積神經網路已經成功地應用於物件偵測。為了表示圖片中各個位置、不同外觀的物件特徵，多數的卷積神經網路模型，如YOLOV3或YOLOV4，通常會在各尺度上佈滿稠密的網格，每個格點會對應到多組錨…
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隨著深度學習的蓬勃發展，物件偵測器的能力也越來越強大，作為物件種類之一的行人偵測當然也不例外。許多以物件偵測器為基礎，針對行人偵測而改善的偵測器也相繼被提出，然而這些行人偵測器的準確度雖然得到大幅度…
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產品表面瑕疵檢測一直以來都是熱門的研究領域，所謂有生產活動就會有不良品的產生，問題在於如何更快速，更有效率地將瑕疵檢測出來，讓不良品不會流入消費者或客戶手中。近幾年隨著電腦科學(Computer S…
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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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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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近十幾年來，很多的影像處理前置作業都是要事先定義出影像顯著區域，例如影像切割、影像檢索和調整影響大小等領域等都會利用到顯著區域偵測。顯著區域偵測最後則是會產生一個權重影像。同時，顯著區域偵測也是模擬…
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近年來最具代表性的物件檢測方法是faster RCNN和YOLO，這些基於傳統監督學習的方法通常依賴於完全標註的資料集，並且假設訓練和測試資料取自同一個分佈。當測試資料來自不同分佈時，使用監督學習的…
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本研究整合物件偵測(object detection)及同步定位與地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)技術於兩輪驅動之自動導引車平台上，…
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本研究提出了一種新穎的高動態範圍圖像增強及增強物件檢測方法，名為SatHDR-Net。這一方法通過將注意力機制和多色域表達的豐富性巧妙結合，旨在提高在動態照明條件下的圖像質量。我們的研究不僅突顯了模…