檢索結果：共12筆資料 檢索策略： "Semantic Segmentation".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="語義分割"
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超解析度成像 (Super-Resolution) 是透過軟體或硬體的方法提高原始圖像的解析度， 讓低解析度的圖像放大之後仍能保有清晰的輪廓，我們想將此技術應用在漫畫中。隨著 智慧型手機及電腦的普及…
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本研究主要分為兩個部分：一為建立GPS與INS整合之車輛定位系統，並使用高精度之RTK-GPS來得到公分等級精度之定位；第二部分為利用光學攝影鏡頭得到之影像輸入建立行車時之道路維持系統。此部分使用語…
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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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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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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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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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近年於自動駕駛與高級輔助駕駛系統領域中，各種功能研發與日俱增。然而在實際應用方面，結合多項功能對於車輛上記憶體及運算能力受限之計算裝置造成了不少負擔。因此，根據神經網路於駕駛景物理解方面，本論文的初…
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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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上頜竇是感染或發炎最常見的部位，可以透過枕骨透視方向之頭顱放射性影像（SXR）診斷。在開發電腦輔助診斷之前，需要先在上頜竇內進行區域分割。這項研究提出了一個電腦輔助檢測系統，從透過基於紋理的新形態分…
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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…