檢索結果:共2筆資料 檢索策略: "點雲".ckeyword (精準) and ckeyword.raw="深度神經網路"
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本論文提出一仿效人類取物策略於機器手臂之深度圖像夾取姿態與位置辨識系統,其系統分為物體分類和夾取姿態生成。在物體分類方面使用本論文設計之自動樣本訓練系統,透過物件特徵提取及合成演算法,自主生成物…
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一個資料集的好壞能大大的影響深度學習模型訓練出來的準確率,若資料集不完全或是與使用環境差異很大,常常會造成模型辨識的錯誤。在交通物件資料集中,大部分的資料集都是來自國外,但國外的交通環境與台灣的相差…