檢索結果:共5筆資料 檢索策略: "生成對抗網路".ckeyword (精準) and cdept.raw="電子工程系"
個人化服務 :
排序:
每頁筆數:
已勾選0筆資料
1
深度重建是理解影像中物體與場景之間幾何關係的重要關鍵,其能夠提供除了平面 資訊 外更為立體的環境要素。而近年來已經提出許多深度學習在深度預測 的應用,然而在室內場景的單眼影像深度預測中,模型…
2
隨著近年來機器學習相關技術的發展,深度學習的概念已經成功被應用在不同領域上,當中包括了圖像辨識、物件偵測、自然語言處理,自動生成多媒體內容等,主要原理是透過大量的訓練資料讓深度網路模型學習到資料當中…
3
水下影像還原及增強在影像處理領域中是相當具有挑戰性的,光波在進入水中後容易受到吸收及散射影響,成像容易呈現不同程度的模糊、霧化、淡藍色及淡綠色,進而對水下機器人及人類視覺品質產生影響。現今有越來越多…
4
真實世界場景的亮度範圍屬於高動態範圍 (HDR)。然而,由於硬體上的限制,大部分的數位相機只能擷取到有限的亮度範圍,這會導致拍攝出低動態範圍 (LDR)的影像。因為人眼可以捕捉到相當廣的亮度範圍,所…
5
水下影像增強和還原給圖像處理領域帶來了巨大的挑戰。當光線穿透水時,由於水深和固體顆粒的影響,而產生散射和吸收效應,導致影像可能產生模糊、霧霾和顏色失真,尤其是藍色和綠色色調。這些要素將顯著的左右人類…