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篩選結果
  • 需申請審核 H11-M10_基於視覺與語言模型對比式訓練的零樣本學習方法

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    本計畫團隊開發 PathGenIC 的主要目的是提升病理報告生成的效率與準確性,透過多模態 In-Context Learning(ICL)技術,模擬病理醫師「參考相似案例後再撰寫報告」的實務流程,減少人工負擔並輔助年輕醫師進行診斷學習與報告撰寫。 本 AI 系統可望解決以下社會問題: ...
  • 需申請審核 H11-M11_以數據蒸餾為基礎的小樣本學習方法

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    Drop2Sparse為改良的 資料集蒸餾 (Dataset Distillation, DD) 方法,透過 隨機稀疏化 (random sparsification) 已訓練完成的模型,產生具多樣性與正則化效果的子網路,進而提升合成資料集的品質與泛化能力。其用途為: • 分類任務:影像分類基準(CIFAR-10/100,...
  • 需申請審核 H11-M12_藉由影像特徵提升可解釋性推論品質的AI模型

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    降低醫療影像標註成本、發展弱監督學習方法提升自動化皮膚病變診斷效率。 它能解決的社會問題主要是: ・ 早期皮膚癌檢測 ・ 醫療資源不足 ・ 醫療效率提升
  • 需申請審核 H11-M120_小鼠大小脂肪變性分割模型

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    分析切片中,大小油滴分佈比例
  • 需申請審核 H11-M22_半監督式深度學習方法之分割方法

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  • 需申請審核 H11-M122_聯邦學習中處理組織病理學資料異質性的染色對齊

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    利用擴散模型將各客戶端的資料分布進行對齊,以降低組織病理學資料的異質性對於聯邦學習的衝擊
  • 需申請審核 H11-M02_隱私保護之聯邦式學習模型

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    GradientHide 透過新增公共資料更新步驟並使用 CLIP 進行標籤對齊來防止聯邦學習中的梯度反轉,從而有效地保護隱私,同時保持跨基準資料集的模型準確性。
  • 需申請審核 H11-M24_非監督式深度學習方法之協同分割方法

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    使用非監督式學習訓練之病理影像細胞分割模型,利用協同分割與多尺度特徵強化模型擷取影像特徵能力,以提升辨識準確性與Robustness。
  • 需申請審核 H11-M18_持續性學習於籠統概括標籤之影像偵測模型

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    使用持續性半監督式學習訓練之自然影像偵測及分割模型,利用雙教師模型與實例回放的方式避免災難性遺忘問題。
  • 需申請審核 H11-M19_持續性學習於籠統概括標籤之影像分割模型

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    以圖像級標籤為基礎達成語意分割的持續學習,結合了生成模型進行資料擴增來達成更好效果。
  • 需申請審核 H11-M28_基於批次模擬應對資料分布不均之分散式訓練方法

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    基於用於在聯邦式資料特性的分部不均的訓練方法
  • 需申請審核 H11-M119_挑選可信任偽標籤與一致性乳癌模型

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    語意分割ki67陰性與陽性
  • 需申請審核 H11_M09_高解析度影像的高效率深度學習方法

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    Method The goal of the model is to use resnet50 with AMP(AUTOMATIC MIXED PRECISION) to accelerate the training speed and make a high-resolution skin cancer classification. Usage...
  • 水情監測歷史影像資料集 -2019 平和橋站固定鏡頭

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    本資料集彙整監測站 - 平和橋站固定鏡頭,2019年度每日歷史影像檔(.jpg)封裝之壓縮檔。 檔名說明: 年度_月_日_測站名稱.zip 全台目前現有監測影像共有1089組監視影像歷史紀錄,監測重要河川、橋梁、堰壩等水利設施,以及易淹水地區,並全年不間斷監測並儲存資料。
  • 水情監測歷史影像資料集 -2019 鳶山堰站二號鏡頭

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    本資料集彙整監測站 - 鳶山堰站二號鏡頭,2019年度每日歷史影像檔(.jpg)封裝之壓縮檔。 檔名說明: 年度_月_日_測站名稱.zip 全台目前現有監測影像共有1089組監視影像歷史紀錄,監測重要河川、橋梁、堰壩等水利設施,以及易淹水地區,並全年不間斷監測並儲存資料。
  • 需申請審核 thbdbtest1

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    for test upload thb cctv dataset
  • 需申請審核 2018上半年福爾摩沙衛星五號 L1A 苗栗+台中

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  • 需申請審核 2015年福爾摩沙衛星二號 L1A 宜蘭

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  • 需申請審核 2015年福爾摩沙衛星二號 L4 宜蘭

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  • 需申請審核 2015年福爾摩沙衛星二號 L1A 台北+基隆

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