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國立高雄科技大學 資訊管理系 李嘉紘所指導 張勝凱的 運用卷積神經網路發展船舶影像辨識技術之研究 (2021),提出雲頂夢號關鍵因素是什麼,來自於深度學習、卷積神經網路、船舶影像識別、結合不同模型輸出的融合方法。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了雲頂夢號,大家也想知道這些:

最受歡迎鋼琴名曲超詳細影音教學(附HD光碟)

為了解決雲頂夢號的問題,作者何姿莉 這樣論述:

本書特色          這份教材將一步一步帶領讀者學會彈奏台灣最受歡迎的鋼琴曲,我們採用全新的概念來製作教學影片,讓你擁有更好的學習效率。      一對一教學實境模擬:在影片中講師會用最慢的步調帶你確實練習樂曲中的每個音,感覺上就像老師在旁邊陪你練習,學習效果有保證。      動態樂譜:在影片中你除了可以看到講師的演奏示範之外,我們特別製作動態樂譜,也就是音符會隨著老師的彈奏變換色調,可以加強視譜記憶。      

雲頂夢號進入發燒排行的影片

#雲頂夢號 #處男登台 #娛樂兼知性之夜

如果我要帶您, 在九十分鐘內穿越五萬年、翱翔七大洲五大洋, 為旅途織上一條精彩文明緯線, 這個工程遠比我想像巨大和困難。接到雲頂夢號郵輪的邀請, 處男下海, 在郵輪上登台, 由人類大遷徙出走非洲、發現六大古文明、宗教啟蒙、航海大發現、哥倫布大交換、探索南北兩極, 載歌載舞, 用第一身環球探險經歷、文史哲知識、加上多媒體製作, 25年旅遊120國的體驗精華, 濃縮為90分鐘的娛樂兼知性之夜。

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運用卷積神經網路發展船舶影像辨識技術之研究

為了解決雲頂夢號的問題,作者張勝凱 這樣論述:

摘要 iABSTRACT ii誌謝 iii目錄 iv表目錄 vi圖目錄 vii第一章、緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 21.3 研究目的 31.3.1 船舶影像蒐集 31.3.2 船舶影像前置處理 31.4 論文架構 4第二章、文獻探討 52.1 卷積神經網路 52.1.1 AlexNet 82.1.2 VGGNet 82.1.3 ResNet 102.1.4 DenseNet 102.1.5 Inception V4 112.2 相關文獻 122.2.1 物件切割 122.2.2 船舶目標識別 132

.2.3 卷積神經網路用於船舶目標識別的改進算法 15第三章、研究方法 173.1 系統架構 173.2 資料蒐集 183.2.1 遙控無人機航拍 183.2.2 船舶種類 223.2.3 網路蒐集 243.3 影像前置處理 283.3.1 船舶影像除霧化 283.3.2 船舶影像去背 303.4 資料集擴增(DATASET AUGMENTATION) 313.5 模型訓練資料分配比例 323.6 模型訓練 32第四章、實驗結果 334.1 本研究實驗環境介紹 334.2 正常影像與去背影像進行測試結果 344.3

結合不同模型輸出的融合方法 37第五章、結論與未來研究方向 38第六章、參考文獻 39第七章、附錄 42