檢索結果：共4筆資料 檢索策略： "陸敬互".ccommittee (精準) and cadvisor.raw="郭景明"
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全監督語義分割任務需要對每個像素進行詳細標註，逐點像素級標註非常費時費力。為了解決這個問題，本篇論文的研究方向是通過使用圖像級別的分類標註來進行語義分割任務。這意味只需為整個圖像提供一個整體的類別標…
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語意分割是計算機視覺領域中的重要任務，旨在將圖像的每個像素進行逐點的類別預測，從而實現對圖像的精細分析。然而，傳統的語意分割方法需要大量的像素級別資料來訓練模型，這一過程耗時且耗費人力。為了減少標註…
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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，…
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過往的語意分割任務中，深度神經網路遵循傳統的學習方法，通過大量且帶像素級別標籤標註的資料集引導模型進行學習，模型可以從中習得有助於理解和描述圖像的語意特徵，這些特徵涵蓋了圖像中的物體類別、區域以及上…