簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共8筆資料 檢索策略: "Kuo-Liang Chung".ecommittee (精準) and year="108"


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    基於聯級擴張雙聚焦 U 型深度網路之腫瘤影像分割技術
    • 資訊工程系 /108/ 碩士
    • 研究生: 劉又誠 指導教授: 花凱龍
    • 針對人體臟器及其病變的組織進行自動化腫瘤切割是進行準確臨床診斷及生物組織標記的重要步驟。大多數腫瘤分割演算法皆以三維腫瘤切割網絡作為其基礎結構,主要原因是三維腫瘤切割網絡可以由大量的人體器官影像中學…
    • 點閱:313下載:0
    • 全文公開日期 2025/02/06 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/02/06 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/02/06 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    2

    運用深度學習法加速幀內編碼之QTMT模式判定
    • 電機工程系 /108/ 碩士
    • 研究生: 李政樺 指導教授: 陳建中
    • 隨著 5G 通訊時代的來臨以及網路與多媒體技術的快速發展,高畫質且低延遲 多媒體傳輸成為主流。視訊編碼標準從高效視訊編碼(HEVC/H.265)的 4K 畫質,提 升到多功視訊編碼(Versatil…
    • 點閱:177下載:1

    3

    基於密集多尺度金字塔模型之對稱性編解碼器架構於文件語義切割的應用
    • 電機工程系 /108/ 碩士
    • 研究生: 楊晴皓 指導教授: 郭景明
    • 文件分割解析在語義分割技術是具有挑戰的任務之一,其原因為文件影像具備大量的圖片、表格、文字與背景等複雜的結構資訊,導致現今語義分割技術在處理複雜的文件結構影像上仍有改善及進步的空間。文件語義分割技術…
    • 點閱:241下載:0
    • 全文公開日期 2025/08/25 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/08/25 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/08/25 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    4

    運用深度學習法於加速 H.266 幀內編碼
    • 電機工程系 /108/ 碩士
    • 研究生: 吳逸韡 指導教授: 陳建中
    • 5G 通信世代帶來高速且低延遲的高品質傳輸技術,此外隨著電腦運算速度加快, 視訊編碼標準從高效視訊編碼(HEVC/H.265)的 4K 畫質,提高到通用視訊編碼標準 (Versatile Video…
    • 點閱:248下載:4

    5

    基於序列幀輸入的生成對抗網路架構結合 降噪機制於影片時空相關性分析之 跌倒偵測技術
    • 電機工程系 /108/ 碩士
    • 研究生: 陳建祐 指導教授: 郭景明
    • 老年族群的跌倒意外通常會導致較高的住院和死亡風險,或引起後續的併發症。如何讓跌倒意外發生當下能藉由示警系統發報而有立即的對應救護措施,成為銀髮長照中重要的環節。以往基於視覺的跌倒檢測方法大多缺乏實務…
    • 點閱:895下載:0
    • 全文公開日期 2025/08/24 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/08/24 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/08/24 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    6

    基於Unet深度學習方法於腦部磁振成像之腫瘤區域分割
    • 電機工程系 /108/ 碩士
    • 研究生: 陳姵如 指導教授: 陳建中
    • 運用影像處理方法於輔助醫學影像的分析與判別病灶已經行之有年,近來經由深度學習方法其處理效能更加提升。醫學影像計算與電腦輔助干預協會(Medical Image Computing and Compu…
    • 點閱:302下載:4

    7

    空間時序網路於火災偵測之應用
    • 資訊工程系 /108/ 碩士
    • 研究生: 吳昱賢 指導教授: 花凱龍
    • 每年都有火災造成許多的生命及財產的損失,為了能夠減少這些損失,在火災發生前期的預警是非常重要的。在這篇論文中,我們提出了一個兩階段的架構來偵測火災。在第一階段,我們使用空間時序網路來找出可能為火的候…
    • 點閱:260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)

    8

    基於遮罩門控鑑別器之自適應城市場景語意分割模型
    • 資訊工程系 /108/ 碩士
    • 研究生: 林詠翔 指導教授: 花凱龍
    • 訓練深度神經網絡進行語義分割依賴於像素級標籤進行監督。但是收集大型數據集 的像素集標籤是非常昂貴且耗時。一種解決方法是利用合成數據集,我們可以使用相應 的標籤生成數據。不幸的是在合成數據上訓練的網絡…
    • 點閱:287下載:0
    • 全文公開日期 2025/03/24 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/03/24 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/03/24 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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