檢索結果：共24筆資料 檢索策略： "Department of Computer Science and Information Engineering".edept (精準) and ekeyword.raw="Convolution Neural Network"
個人化服務 ：
排序：
每頁筆數：
已勾選0筆資料
1
在過去深度圖像的去雜訊方法通常是針對雜訊種類套用特定模組來去除，而近年來在一般圖像的去雜訊上越來越多使用深度學習的方法，因此在此篇論文中我們嘗試使用深度學習，利用深度卷積神經網路針對深度圖像進行去雜…
2
高壓模鑄式變壓器為許多企業供電的重要角色，然而在長期的使用下因環境的雜質、本身先天瑕疵或人員的操作不當等劣勢所累積，最後造成它的絕緣劣化，雖然在傳統的定期性維修保養(Predetermined Ma…
3
近年來的研究已經指出使用卷積神經網路(CNN)來進行圖片分類極為有效，這是因為卷積神經網路是依照資訊的結構性來進行訓練。也有一些研究[1]試著將卷積神經網路應用在非圖片資訊的使用上，想要知道在非圖片…
4
在過去，分辨人種的不同通常是使用面部特徵擷取和淺層學習像是decision trees， SVM，Naive Bayes 等等。深度學習通常都需要花費大量的時間來訓練。但隨著硬體的進步以及新的演算法…
5
深度學習的通常都需要極大量的時間去訓練一個完整的模組在某個數據上。與目前跑深度學習非機密單位使用的最好的圖形處理器Telsa K40相比較，我們的速度大概慢了兩倍至三倍。而速度是可以取決在圖形處理器…
6
近年來，受惠於硬體效能的強大以及深度學習相關研究的進步，在電腦視覺衍生出許多實用的應用，且已經與我們的生活息息相關了。然而，隨著 person re-identification (re-ID) 的…
7
近年來，由於智慧家庭、科技執法等議題，行人再識別在電腦視覺領域中再度受到關注。行人再識別的目標即是在不同的攝影鏡頭中搜尋同一目標行人，達到所謂的跨鏡頭追蹤，而它的困難之處在於行人影像會隨著鏡頭解析度…
8
強震預警系統主要目的在於提前發出精準的警報，讓近震央區域有時間做好預防措施，以減少強震波帶來的傷亡與財損。目前交通部氣象局採用的是區域型的強震預警系統，並以縣市為單位發出警報，對於大部分地震可做出良…
9
隨著自動駕駛的技術愈來愈被重視以及普及化，即時圖像語義分割在深度學習和電腦視覺領域中是近幾年非常熱門和具有挑戰性的領域，除此之外，圖像語義分割的主要目的是為了辨識道路上影像中每一個像素的類別像是汽車…
10
像差係數是用以評估光學元件性能，很重要的參考指標，因此，本論文提出三種由干涉條紋圖像預測像差係數的技術，使用卷積神經網絡(Convolution Neural Network, CNN)方式，取代傳…