檢索結果：共3筆資料 檢索策略： "Ching-Hu Lu".ecommittee (精準) and cadvisor.raw="郭景明"
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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…
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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…