檢索結果:共6筆資料 檢索策略: "Semantic Segmentation".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="陳郁堂"
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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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本文研究了檢測自動駕駛汽車車道和道路標線的問題。 我們將此問題作為語義分割問題提出,這由深度學習方案解決。 自動駕駛汽車必須實時分析道路現場。 因此,我們的研究重點是用於語義分割的新神經網絡模型,它…
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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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This thesis presents a pedestrian detection framework using the combination of depth estimation map…