簡易檢索 / 檢索結果

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    最大池化和平均池化以及注意力機制消融的少樣本分類
    • 電機工程系 /111/ 碩士
    • 研究生： 陳鈺澔   指導教授： 郭景明
    • 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，…
    • 點閱：251  下載：0 
    • 全文公開日期 2025/08/21 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/08/21 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/08/21 (國家圖書館：臺灣博碩士論文系統)

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    基於圖塊遮罩於稠密語意特徵對齊之少樣本語意分割
    • 電機工程系 /111/ 碩士
    • 研究生： 陳柏華   指導教授： 郭景明
    • 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…
    • 點閱：271  下載：0 
    • 全文公開日期 2025/08/21 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/08/21 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/08/21 (國家圖書館：臺灣博碩士論文系統)
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