雙極擴增: 察覺色偏情境的輕量級異常檢測模型訓練__國立清華大學博碩士論文全文影像系統

圖書館首頁| 網站地圖| 首頁| 本站說明| 聯絡我們| 相關資源| 台聯大論文系統| 操作說明 | English

帳號：guest(216.73.216.146) 離開系統

字體大小：

字級放大

字級縮小

預設字形

詳目顯示

第 1 筆 / 共 1 筆

第一頁

上一頁

下一頁

最後一頁

/1頁

以作者查詢圖書館館藏

、以作者查詢臺灣博碩士論文系統

、以作者查詢全國書目

論文基本資料
電子全文

作者(中文):	林育模
作者(外文):	Lin, Yu-Mo
論文名稱(中文):	雙極擴增: 察覺色偏情境的輕量級異常檢測模型訓練
論文名稱(外文):	Bipolar Augmentation: Lightweight AI Model Training for Anomaly Detection under Color Cast Scenarios
指導教授(中文):	林裕訓
指導教授(外文):	Lin, Yu-Hsun
口試委員(中文):	瞿志行潘則佑
口試委員(外文):	Chu, Chih-Hsing Pan, Tse-Yu
學位類別:	碩士
校院名稱:	國立清華大學
系所名稱:	工業工程與工程管理學系
學號:	110034549
出版年(民國):	113
畢業學年度:	112
語文別:	中文
論文頁數:	28
中文關鍵詞:	深度學習、色偏、異常偵測、資料擴增
外文關鍵詞:	deep learning、color cast、anomaly detection、data augmentation
相關次數:	推薦:0 點閱:49 評分: 下載:0 收藏:0

(此全文20280108後開放外部瀏覽)
電子全文
摘要

推文
推薦
評分
引用網址
轉寄

第一頁

上一頁

下一頁

最後一頁

相關論文

1.	利用LSTM自動編碼器設計多變量感測時間序列資料的非監督學習及時偵錯方法
2.	監控視訊中之運動物體感知異常檢測
3.	基於多尺度區塊的表徵學習應用於影像異常偵測與分割
4.	場域巡檢之裝置異常狀態偵測與部署規劃決策
5.	機台異常偵測之基於生成對抗網路方法
6.	工業場域中擴增實境輔助人工巡檢：以流體管路接頭狀態辨識為例
7.	零樣本多物件異常檢測與分割模型
8.	基於深度學習的粘蟲紙圖像異常分類模型及篩選系統
9.	基於卷積自動編碼機之工業異常檢測方法
10.	利用空間擴增改良深度學習相機定位方法
11.	小型資料庫影像預測分類提升
12.	利用姿態擴增改良小樣本學習情境下基於結構之深度學習相機定位方法
13.	基於自編碼器變形之影像異常檢測
14.	針印自動化異常檢測之研究
15.	空間注意力機制同步化影片生成和遠程光體積變化描記圖法

簡易查詢 | 進階查詢 | 論文瀏覽 | 熱門排行 | 管理/審核者登入