檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "卷積神經網路".ckeyword (精準) and cadvisor.raw="方文賢"
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本論文提出了一種基於圖捲積網路(Graph Convolutional Network)的影像動作定位架構。為了生成更準確的動作定位，首先採用三維的捲積神經網路(3D-CNN)來做基礎的動作偵測。接…
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在深度學習的領域中，收集資料集往往都是最耗費資源的，所以為了增加類似真實世界的視頻，我們使用語意分割來訓練一個模型將輸入的視頻轉換成真實視頻，以產生所需之資料集。在本論文中我們提出了一種提升視頻生成…
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在傳統未加入領域自適應的監督式學習中，需要仰賴大量的標記數據集來進行訓練，但是標記圖像必須花費許多的人力和時間，且監督學習模型在測試來自不同分佈的圖像時效果也並不理想。為了實現跨越各種場景的物件偵測…
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為了能讓雙目影像深度估測網路對不同數據集有更好的適應性，本論文提出了一種含有域適應Domain adaptation的深度估測網路，此方法不僅能適應不同數據集間環境的差異，更能接受不同數據集間雙目相…
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擁有辨識道路上異常情況能力的交通事故偵測，由於先進駕駛輔助系統(ADAS)、視頻監控、交通分析等廣泛的應用而越來越受到重視。本論文提出了一種新型的交通事故偵測架構用於行車記錄器視頻，該方法首先利用時…
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監控影片的異常偵測作為無人技術的一環，近年來被廣泛應用於公共場所，對於社會安全而言，著實扮演了不可或缺的角色。在本論文中，我們針對車禍監控影片的異常偵測任務，提出了一種新穎的架構，該方法首先利用擴張…