檢索結果:共3筆資料 檢索策略: "Residual Block".ekeyword (精準)
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本研究提出Wasserstein GANs的改進訓練(WGAN-GP)結合殘差神經網路(Residual network, ResNet),透過基於ResNet而建置的生成模型及鑑別模型進行對抗式訓…
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本論文之目的在於使用多標籤多分類的框架來實現多物件追蹤。為達上述之目的,使用不具深度值的羅技C615 RGB相機拍攝實驗用之資料集,經預處理後製成訓練資料集,將其轉換為張量形式作為神經網路的輸入,並…
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不同的種類的深度卷積神經網路 (DCNN) 用於晶圓圖識別、分類問題,已經在過去的研究中被提出。然而輸入的圖像解析度用於提出的模型的分類表現影響及訓練集的類別分佈不平均的問題,從過去到現在並未被考慮…