檢索結果：共11筆資料 檢索策略： "neural network".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="生成對抗網路"
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台灣製藥產業對於藥錠的表面瑕疵檢測多以人力進行檢測，利用人工檢測的方式不但缺乏時間效率，且容易有不穩定及誤判之問題。近年來深度學習的發展快速，使得神經網路也逐漸應用在許多領域。如想基於卷積神經網路(…
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生成對抗網路促進許多領域的發展，因為生成對抗網路可以透過對抗式的訓練讓網路學習到訓練資料的分布，並且生成與訓練資料分布類似的資料。基礎的生成對抗網路由兩個獨立的網路所組合的，生成網路是用來合成樣本，…
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紋理是物體外貌的重要特徵，從電腦圖學構成的虛擬世界中，乃至現實世界中的紡織、建材、印刷相關之產業，都有使用紋理影像的需求。然而大尺寸紋理影像取得不易，因此透過演算法產出紋理影像的技術應運而生。傳統紋…
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時間序列分類是資料探勘與機器學習領域中相當地熱門且有難度的研究問題，且其於現實生活中的實務應用也非常廣泛。然而，相關的研究大多是用傳統演算法或以機器學習的分類法為主，應用深度學習方法的文獻數量相比下…
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換臉是一種透過替換影像中的人臉，從而達到改變其身份的技術，可以被應用於電影、廣告、教育以及社群媒體產業上，進而節省影像拍攝的時間與資金、重現歷史人物或是提供沉浸式體驗。 本篇論文提出的基於風格生成對…
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生成對抗網路使各個領域有突破性地發展，生成網路能夠透過學習訓練資料的分布進而直接生成出相似於訓練資料的分布，在風格轉換的領域上有著極大的推進作用。 本論文實作了一個可根據使用者輸入條件針對單張輸入影…
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隨著國內電力需求增加，以及近年再生能源的推動發展，電力系統的強健性將成為重要課題，而預防性的電力設備故障診斷便是其中重要一環。局部放電的檢測和圗譜辨識在近年已有不少發展，然而在局部放電類型辨識上，普…
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真實世界場景的亮度範圍屬於高動態範圍 (HDR)。然而，由於硬體上的限制，大部分的數位相機只能擷取到有限的亮度範圍，這會導致拍攝出低動態範圍 (LDR)的影像。因為人眼可以捕捉到相當廣的亮度範圍，所…
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電力網路的穩定與變壓器的健康狀況息息相關。乾式電力變壓器在電力系統中扮演至關重要的腳色。當發生各種型態的變壓器故障，將會降低電力系統的供應與韌性，並且容易引起重大事故和嚴重的經濟損失。對電力變壓器運…
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水下影像還原及增強在影像處理領域中是相當具有挑戰性的，光波在進入水中後容易受到吸收及散射影響，成像容易呈現不同程度的模糊、霧化、淡藍色及淡綠色，進而對水下機器人及人類視覺品質產生影響。現今有越來越多…