應用卷積神經網路於用印文件辨識之研究 | 政府出版品書目資料查詢網

2020年1月31日 — ( source: 卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN): 1×1卷積計算在做什麼 ). Conv1的輸入是4 * 4 * 3（就是width =4, height =4, 和RGB 3個 ...

... 4-1。其中channel 數由於影像本. 身已為3，故起始值為3，而根據大多模型，提升至64 為常見作法。 Page 16. 15. 圖4-1 完整建構與比較後卷積神經網路架構。 二、訓練本研究 ...

2022年10月26日 — Page 1. 航測及遙測學刊第二十七卷第4 期第193-211 頁民國111 年12 月. 193. Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Volume 27, No.4, 2022, pp.

研究基於反卷積的數學模型所開發之多種演算法的影像處理效果，並且透過. 客觀的影像品質評估指標來尋找最適合的解決方案，提升太赫茲成像系統的解析. 度與對比。 4. Method.

本研究將錯誤辨識之振興三倍券局部影像依照實驗結果進行劃分，共計兩. 類：「偽辨識成真」以及「真辨識成偽」，如表4-1-1。 表4-1-1 振興三倍券局部影像錯誤辨識類型示意圖.

由 謝昆翰 著作 · 2018 — 本論文旨在探討利用深度學習技術與深度學習架構的開發工具，對低解析度的影像做超解析的運算，並得到一張解析度較好的高解析影像。 將低解析影像透過本論文所研究的 ...

由 蔡存孝 著作 · 2020 — 近年來應用卷積神經網路(CNN)可自動萃取影像特徵的特性，在許多競賽中. 均證實，CNN 可大幅降低影像辨識的錯誤率，本研究的目的為應用CNN 建立報表是否用印. 的辨識模型， ...

... 摘要編碼(1). 卷積神經網路雖然最初是設計來做識別影像的，但只要我們把Input變換 ... 影像，同樣也能用來識別文件、語音等，只要能將他們的資料結構化為2維抽象圖就能 ...

由 吳政諺 著作 · 2020 — 摘要. 單影像超解析是以單張影像恢復高解析影像的細節一種技術，最近在機械學習中深度學習在人工智慧的各種應用中都取得了巨大的成功，在單影像超解析的應用中深度學習 ...

1-4, 2012. [5] 邱垂汶，「使用視覺高頻增強濾波器之高品質超解析度影像與視訊研究」，. 國立雲林科技大學電機工程系碩士論文，2004。 [6] L. Shen, Z. Y. Xiao, and H ...