檢索結果：共10筆資料 檢索策略： "陳省隆".ccommittee (精準) and ckeyword.raw="深度學習"
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隨著科技發展，許多產業需要依賴電腦執行必要的工作，電腦逐漸與生活密不可分，而有些電腦知識良好的人看準這點，製作出會危害電腦的勒索軟體，且因疫情關係，許多產業對電腦更加依賴，萬一被勒索病毒攻擊，其後果…
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在本文中，我們研究了一種特徵共享方法，用於加速自動駕駛汽車的視頻對象檢測，同時在一定程度上保持檢測精度。與靜止圖像中的物體檢測的一般數據集不同，自動駕駛汽車數據集具有高比例的具有嚴重遮擋和運動的中小…
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在本文中，我們研究Sparse的表示方式對RGB-D動作辨識的影響，特別是對人的跌倒偵測，Sparse Coding已經在RGB影片的動作辨識中表現出令人印象深刻的結果，然而Sparse Codin…
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隨著近年來機器學習相關技術的發展，深度學習的概念已經成功被應用在不同領域上，當中包括了圖像辨識、物件偵測、自然語言處理，自動生成多媒體內容等，主要原理是透過大量的訓練資料讓深度網路模型學習到資料當中…
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本文目的是用來區分不同可可豆的類別，以利應用於智慧農業中。而 智慧農業應用的關鍵是要如何區分所有類別之間的微小差異，有時候可能 因為這些微小的差異導致農產品的味道品嘗起來十分地不同。 我們提出的方案…
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近年來，由於光達可以提供精確的長距離測量，因此RGB圖像和光達被使用於自動駕駛汽車的感知系統。然而，目前的光達傳感器提供的資訊相當稀疏，尤其是對於遠距離物體。為了更精確地偵測深度，本文研究了深度補全…
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現今科技蓬勃發展，社群網站發展多元、多媒體串流系統為主流，許多影像裝置也越來越普及，例如：GoPro、Google Glass、Smart Phone... 等。觀看多媒體串流的使用者也越來越多，在…
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隨著車輛自動駕駛科技在近年來越來越備受關注，愈來越多的團體開始投入研究。在與自動駕駛相關的資料集和課題中，道路上物體的檢測是受大家關注的重點項目。而如何訓練出高效且精確的物件檢測器，也是受大家關注的…
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類神經網絡模型的壓縮近年來受到了越來越多的關注。為了減緩卷積核冗餘的問題，這篇論文提出了新的卷積結構：共享核卷積和加權共享核卷積，後者在前者的基礎上增加了額外的共享權重來滿足不同輸入通道訊號間的差異…
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基于人體骨架的人類行為辨識在應用於人機互動和智能監控中具有廣泛的意義。由於近幾年類神經網路在圖片的辨識及物件偵測取得很好的效果， 然而，如何有效地使用卷積類神經網絡網路在影片識別的範疇中，仍然是個艱…