檢索結果：共10筆資料 檢索策略： "Semantic Segmentation".ekeyword (精準) and year="110"
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本文研究利用雙相機鏡頭的深度預測，並加入語義及實例分割進行輔助。在單、雙鏡頭的深度預測研究中，利用捲積神經網路的深度學習預測深度已有不錯的表現。但是，卻無法在物件的邊緣及細節上有更佳的表現。因此本文…
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醫學圖像的語義分割可以幫助醫生進行診斷，而被引起了關注。為了提高物體邊緣和困難類別的預測準確性，在本論文中，我們考慮一種新的架構，它由兩部分組成：TransUNet 和表示網絡。 TransUNet…
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對於醫學圖像分割的領域自適應已成為一個重要的研究問題，因為訓練和測試圖像通常由不同種類的機器生成，例如 MRI 或 CT 或具有不同規格的同類型機器。 領域自適應的一種有效方法是傅里葉領域自適應，它…
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單目深度估計是對單個 2D 圖像的深度訊息和場景幾何形狀進行推斷 的一項任務。該任務通常用於輔助其他任務，如自動駕駛汽車和同時定 位與地圖構建 (SLAM)。從單個圖像準確預測深度是一個挑戰，因為單…
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Obstacle avoidance plays an essential role in the reliable perception of intelligent autonomous mob…
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近年主流的語義分割模型包含了全域卷積網路(GCN)、空洞空間金字塔池化 (ASPP)、和自關注(self-attention)等模型；這些模型透過多尺度的特徵融合，將局 部特徵與全局相關特徵互相結合…
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語意分割任務對圖像提供逐點的類別預測，進而產生分析結果，以往的語義分割任務須要使用像素級別的分類標註進行網路訓練，學習各語意間不同的特徵，然而逐點標注相當耗時與耗人力，因此現今語意分割朝向減少標注來…
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語意分割是一種典型像素級的歸類問題，現今應用於醫學圖像分析、機器人感知、擴增實境等領域裡，本篇論文將其應用於動漫插圖領域裡，對於動漫角色的人體和穿著部件進行像素級別歸類。 在動漫著色(Anime i…
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中耳炎是中耳部位受到細菌感染所導致的流行的上呼吸道感染炎症，好發於8歲以下、學齡前的兒童，及各年齡層。可區分為急性中耳炎、積液性中耳炎與慢性中耳炎。細菌感染時中耳內腔壓力會急劇增加而產生疼痛，有時會…
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自監督式的單目深度預測的主流方法通常適用於白天的影像。然而，由於 可見度低、照明不均勻和照明不一致(如閃爍)，這些方法對夜間拍攝的 影像不能夠很好的運作。我們提出了 LightSegDepth(LS…