檢索結果：共5筆資料 檢索策略： "陳郁堂".cadvisor (精準) and year="110"
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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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影片分類是計算機視覺中的重要課題之一，例如駕駛員行為、人類動作和跌倒檢測。然而由於攝像機角度、光照、天氣等多種因素，影片分類仍然是一項艱鉅的任務。此外由於需要大量計算，邊緣設備的實施是另一個挑戰。在…
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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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在傳統未加入領域自適應的監督式學習中，需要仰賴大量的標記數據集來進行訓練，但是標記圖像必須花費許多的人力和時間，且監督學習模型在測試來自不同分佈的圖像時效果也並不理想。為了實現跨越各種場景的物件偵測…