檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "Semantic Segmentation".ekeyword (精準) and year="111"
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深度學習在影像語義分割任務上取得了顯著的進展，提高了預測的準確性和效率。 然而，當處理未見過的資料集或具有不同特徵的領域時，其表現可能會受到影響。 在這篇論文中，我們利用傅立葉風格轉換(FST)技術…
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將訓練於來源域 (Source domain)的深度學習模型直接應用於目標域 (Target domain)會因為Domain shift problem導致其準確度顯著下降。無監督領域自適應（Un…
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無監督域適應和語義分割的結合，幫助了人們不論是在生活上或是工作上解決了許多的困難。例如在街景影像中，此項技術可以將不同的物件自動地分割出來，以利機器進行分類及辨識。然而，無奈的是，現實存在一些問題會…
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在人機協作過程中，識別人體手部位置相當重要，因機具向人類運送物件或避免碰撞發生。本研究目的為操作人員處理生產任務時，在蒐集的資料當中準確定位出人體手部部位。透過 MediaPipe 或Detectr…
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當一個新的傢俱物品要放入現有的環境中時，用戶通常沒有什麼依據的將物件隨意擺放，但是許多傢俱物品通常需要周圍有空間才能使用，而在用戶隨意擺放的情況下，很容易就造成空間不足的情況發生，或未來不易尋找的問…
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語意分割是計算機視覺領域中的重要任務，旨在將圖像的每個像素進行逐點的類別預測，從而實現對圖像的精細分析。然而，傳統的語意分割方法需要大量的像素級別資料來訓練模型，這一過程耗時且耗費人力。為了減少標註…