篩選結果
  • LASS_ARCHIVE-lass-2022q1

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    2022 Q1 for LASS_ARCHIVE DATA
  • 測試資料

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    測試
  • 需同意授權 草莓多光譜影像資料集(Strawberry Multispectral Dataset)

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    本資料集包含草莓植株的多光譜影像及校正資料,依據 manifest.xml 之結構提供: RAW/HDR 原始光譜影像(capture/) DARKREF、WHITEDARKREF、WHITEREF 校正檔(capture/) 反射率計算後影像(results/REFLECTANCE_049.*) RGB Scene / Background /...
  • 需同意授權 RGB轉多光譜水稻田模型

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    🌾 生成式光譜重建模型(Generative Spectral Reconstruction Model) Model Name:model_SGN_bands12_feat31_20250825_172824.pth Model Task:Image-to-Multispectral Translation Application...
  • 需同意授權 北溝水田多光譜資料集(BeGo Multispectral Field Dataset 2023)

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    資料集內容描述 (description) 本資料集收錄自彰化縣北溝地區壽米屋合作田區的稻作多光譜影像,資料包含兩期稻作(2023年第一期與第二期),由 DJI 無人機搭載 MicaSense RedEdge-MX 多光譜相機進行航拍,涵蓋綠光(Green)、紅光(Red)、紅邊(Red Edge)與近紅外光(NIR)四個波段。拍攝時同步記錄 GPS...
  • 需同意授權 作物水分影像預警模型

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    本研究針對水稻智慧農業落地所面臨的高設備成本與操作門檻等困難,提出一套以手機拍攝之 RGB 影像為基礎,透過生成式智慧(Generative AI)技術轉換成類光譜訊號的水分預警模型。該模型整合多種水分與紋理特徵(如 NDWI、LWCI、Wavelet-based Spectral Features、GLCM-based Texture...
  • 福爾摩沙衛星影像圖資

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    配合政府資料開放政策及推廣福爾摩沙衛星影像,開放資料已更新為歷年福衛二號及2018~2024年之福為五號影像。 說明: 本資料集平台網址為:https://scidm.nchc.org.tw/organization/tasa。 由於資料授權規定,請先述明申請目的及用途待國家太空中心(TASA)進行審查許可後始得提供圖資。 其他請參考...
  • 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...
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