檢索結果：共37筆資料 檢索策略： "attention mechanism".ekeyword (精準)
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本論文提出了一個以當前熱門主題Transformer及醫療影像常用的架構U-Net為基底的架構對多模態腦部腫瘤進行切割任務，並且在跳連結上加入了雙注意力機制以及在解碼器部分加入了深度監督以確保還原過…
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由於資訊及通訊科技的快速發展，深度學習技術被廣泛應用在許多領域。有鑒於持續增長的車輛，交通問題已經成為現代都市中主要的問題，為了實現智慧交通，追蹤整個道路的壅塞情形勢在必行。預測交通流量的挑戰在於整…
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在推薦系統領域中，神經網絡的使用越來越普遍，在過去大部分的研究當中通常透過單一表徵來代表使用者的整體偏好，而在一些研究當中注意到使用者偏好可以被解釋為使用者的多方面的興趣，因此多興趣的概念在推薦系統…
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本篇研究中提出了新的 phase picking 模型，GRADUATE，希望能達到快速且在不同環境中都能有穩定的效能表現。利用來自時域的波形資料與時頻域的頻譜圖作為輸入，參考兩個不同領域提供的特徵…
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隨著科技進步在印刷電路板(PCB)上的零件的檢驗上有著新的技術，過往的自動化光學檢測都是透過利用較傳統的影像演算法來進行瑕疵的偵測，如今人工智慧蓬勃發展，許多的自動化光學檢測都會導入AI的技…
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在電腦視覺領域，監控影片中的異常檢測是一項具有挑戰性的任務。它需要準確識別像是事故、打鬥、放火和搶劫等異常事件，這些事件通常具有時間性質。為了克服僅依賴單幀或附近幀的局限性，研究者們已經探索了利用時…
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在現代工業高速發展的基礎下，如何妥善的達成預測性維護已成為相當重要的課題。該策略透過預先偵測設備的訊號異常徵兆，預測出關鍵零件的剩餘使用壽命 (RUL) 並發出警示，也可以同時幫助安排維修任務和庫存…
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心律不整是指心臟電傳導系統異常所引起的各種症狀，一般來說是透過觀測心電圖來進行診斷，傳統的心臟疾病自動檢測往往使用PQRST等波型之特徵點進行心律不整之判別，但此種方式及易受到雜訊之干擾。隨著深度學…
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現今深度學習的研究愈趨成熟，必實際應用在了各種場域中，然而大多數的模型時所需要消耗大量的樣本，且這樣本都必須被人立正確標註，否則將會影響模型訓練後的正確判斷能力。以現今學術中最常見的影像分類領域中，…