檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "Yuan-Cheng Lai".ecommittee (精準) and ekeyword.raw="Feature Matching"
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在以往的深度學習研究中，大部分的模型訓練需要仰賴大量且乾淨的資料集才能得到較好的效能；然而，一旦資料集中存有部分錯誤的標註資料，將可能嚴重影響到模型的準確率。以影像分類任務為例，一般的深度學習方法是…
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近年來，室內機器人的運用越趨廣泛，然而機器人首先必須克服自主定位的問題，而利用相機作為感測器是不錯的出路，可以達到較低成本的同步定位及建圖(SLAM）。而在機器人作動時，可能會因為某些因素，造成機器…
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當抵達一個園區或觀光地區時，民眾通常會藉由當地區域的導覽圖來了解該區域的資訊，並以此來尋找設施地點。雖然當地會在多處放有大型導覽圖，但只要離開大型導覽圖就會難以得知自己之所在地。為解決上述情況，本文…
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自從深度攝影機被發表之後，例如：Kinect與Xtion，有越來越多的體感應用被發展。然而，深度攝影機的水平視野只有57.5°，當多人一起操控深度攝影機的應用時，或是在一較大的環境時，深度攝影機的使…
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現行的貨櫃檢驗作業方式為使用人力於貨櫃集散站交換各項單據，以及人工進行檢查的方式相對耗時，檢查過程中也容易產生疏忽之情況，本研究希望透過影像處理特徵比對之技術，研究貨櫃背面影像建立特徵並進行比對，利…
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在過往的深度學習研究與各項實際應用的任務項目之中，大多數的模型在訓練過程時都極需要大量且正確標註的資料集才能得到較好的訓練效能與較佳的應用成果；然而，只要訓練用的資料集數量減少或者是訓練資料集當中存…