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自我挑戰組

2023-10-17

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多媒體：影像處理系列

主要的深度神經網路模型

不同的神經網絡模型各自有其適用領域和特點，人們通常會根據具體問題來選擇合適的模型或結合多個模型以解決覆雜問題。例如，結合GAN和CNN可以用於圖像生成，而結合G...

自我挑戰組

2023-10-17

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多媒體：影像處理系列

深度神經網路的突破

這些突破推動了深度學習領域的快速發展，使其在多個領域取得顯著的進展。 Hinton的DBN（Deep Belief Network）：在2006年，Hint...

自我挑戰組

2023-10-17

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多媒體：影像處理系列

形狀不變矩

是一種用於描述圖像或對象的形狀特征的方法。形狀不變矩是一組數學特征，它們具有旋轉、平移和尺度不變性，可用於描述物體的形狀，而不受對象的具體位置、尺寸和旋轉的影響...

自我挑戰組

2023-10-17

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多媒體：影像處理系列

傅立葉形狀描述符號

在多媒體影像處理中，"傅立葉形狀描述符號" 指的是一種使用傅立葉變換來描述圖像或對象形狀的方法。傅立葉變換是一種將空域圖像轉換為頻域的數學技...

自我挑戰組

2023-10-17

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多媒體：影像處理系列

形狀特徵

在多媒體影像處理中，"形狀特征" 是一種用於描述圖像中對象或物體的形狀、輪廓和結構的方法。形狀特征提供了有關對象的幾何信息，通常用於對象檢測...

自我挑戰組

2023-10-17

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多媒體：影像處理系列

顏色特徵—紋理特徵

在多媒體影像處理中，"顏色特征-紋理特征" 是一種用於描述圖像中紋理信息的方法。紋理特征用於捕捉圖像中不同區域的紋理變化，這些特征通常與圖像...

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