檢索結果：共10筆資料 檢索策略： "Semantic Segmentation".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="語意分割"
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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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訓練深度神經網絡進行語義分割依賴於像素級標籤進行監督。但是收集大型數據集 的像素集標籤是非常昂貴且耗時。一種解決方法是利用合成數據集，我們可以使用相應 的標籤生成數據。不幸的是在合成數據上訓練的網絡…
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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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隨著近年來拍照工具及監視錄影器已經成為我們生活中不可或缺的常用工具，對影像及影片的分析處理演算法在過去的幾年如雨後春筍般湧出，也因此，人們更想對於圖片中的內容能有更深的了解，以利相關的分析處理。 影…
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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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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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隨著物聯網邊緣計算概念的興起，大量具有邊緣運算能力之攝影機 (本研究稱之為邊緣攝影機) 已逐漸應用於廣域監控之串流影像即時處理。在廣域監控中，基於邊界框之多目標追蹤性能逐漸達到飽和，所以透過像素層級…
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在深度學習的領域中，收集資料集往往都是最耗費資源的，所以為了增加類似真實世界的視頻，我們使用語意分割來訓練一個模型將輸入的視頻轉換成真實視頻，以產生所需之資料集。在本論文中我們提出了一種提升視頻生成…
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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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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…