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國立臺灣科技大學 資訊工程系 鍾國亮所指導 鄭雅云的 基於卷積神經網絡物件分割的高效率源感知域增強和自適應 （2019），提出應用網gta5關鍵因素是什麼，來自於自動駕駛輔助系統、卷積神經網絡、域適應、俠盜獵車手5、平均並交比、物件分割精度。

而第二篇論文國立中央大學 資訊工程學系 范國清、高巧汶所指導 凌浩維的 以熵最小化之無監督領域自適應用於圖像語義分割 （2019），提出因為有 域自適應、遷移學習、圖像語義分割、深度學習的重點而找出了 應用網gta5的解答。

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資料Credits連結:
✔︎Intel新AI技術強化《GTA5》畫質 洛聖都道路逼真如Google街景：https://game.udn.com/game/story/122089/5458257
✔︎索尼：25款PS5第一方新作正在開發，超過一半是「新面孔」：https://www.4gamers.com.tw/news/detail/47921/sony-has-over-25-new-ps5-games-in-development
✔︎美大學模改《GTA5》真實世界畫質濾鏡，卷積網路技術應用新成果：https://www.4gamers.com.tw/news/detail/47916/what-if-gtav-suddenly-got-enhancing-photorealism-enhancement
✔︎Sony警告：PS5缺貨恐持續到2022年：https://ec.ltn.com.tw/article/breakingnews/3526809
✔︎Netflix《惡靈古堡：無盡闇黑》主要角色披露，7月上檔預定【更新】：https://www.4gamers.com.tw/news/detail/48015/netflix-reveal-resident-evil-infinite-darkness-official-trailer-and-ada-wang-is-back
✔︎《突變紀元》釋出世界觀影片 由美術、創意總監介紹遊戲風貌：https://gnn.gamer.com.tw/detail.php?sn=215207
✔︎手遊比較好賺？Ubisoft 表示未來不再以 3A 等級遊戲作為營收重心：https://www.cool3c.com/article/159812
✔︎Ubisoft免費新作《烽火戰地》畫面遭洩，熟悉的全境封鎖回來了：https://www.4gamers.com.tw/news/detail/47976/the-division-heartland-closed-beta-gameplay-footage-leaks-online
✔︎《審判之眼》續作《審判之逝：湮滅的記憶》正式公開，木村拓哉再扮偵探尋找正義：https://www.4gamers.com.tw/news/detail/47858/lost-judgement-will-be-released-worldwide-in-september-24
✔︎製作團隊證實《人中之龍》未來確定轉為回合制RPG：https://www.4gamers.com.tw/news/detail/47864/the-yakuza-series-will-remain-a-turn-based-rpg-series
✔︎Ubisoft公佈財報，《怒海戰記》依然難產今年無望：https://www.4gamers.com.tw/news/detail/47904/ubisoft-delays-skull-bones-yet-again
✔︎MOST PHOTOREALISTIC GRAPHICS EVER, PS5 STOCK PROBLEMS EXTENDED, & MORE：https://youtu.be/bmlD4DSIIq8
✔︎Time-lapse - The Legend of Zelda: Breath of the Wild - Animation：https://youtu.be/w24JNguAVGM

BGM:
🎵Chun-Nan - Dragon Road Day - Sonic Unleashed
🎵Wavedash (Super Smash Bros. Melee) (TRAP REMIX)

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基於卷積神經網絡物件分割的高效率源感知域增強和自適應

為了解決應用網gta5的問題，作者鄭雅云 這樣論述：

在本文中，我們提出了一種高效率的源感知域增強和適應（SDEA）方法，以提高基於卷積神經網絡（CNN）物件分割方法的準確性。首先，我們先找出源元素，例如落葉，人孔蓋，卷雲和廣告，這些元素通常會導致無效的物件分割。然後，我們使用包含這些源元素的場景創建一個新的類GTA5數據集《俠盜獵車手5》。此外，我們對創建的類似GTA5數據集執行自適應，以生成逼真的類似GTA5數據集，即GTA5_s^{SDEA}。無需重新標記GTA5_s^{SDEA}的像素註釋，我們將GTA5_s^{SDEA}與實際數據集Camvid結合在一起，構成了一個新的增強數據集，用於訓練現有的基於CNN的物件分割方法，從而實現了較大

的分割準確率。 全面的實驗結果表明，通過將我們的SDEA方法應用於FCN（完全卷積網絡），SegNet-basic，AdaptSegNet和Gated-AdaptSegNet上的現有對象分割方法，可以提供實質性的準確性改進，從而提供更可靠的道路，天空和建築物信息 應用於自動駕駛輔助系統（ADAS）。

以熵最小化之無監督領域自適應用於圖像語義分割

為了解決應用網gta5的問題，作者凌浩維 這樣論述：

摘要 iAbstract ii目錄 iv圖目錄 vi表目錄 viii第一章 緒論 11.1 研究動機及目的 11.2 論文架構 4第二章 相關文獻 52.1 Semantic Image Segmentation 52.2 Unsupervised Domain Adaptation 62.3 UDA for Semantic Image Segmentation 8第三章 研究方法與系統架構 143.1 Proposed System Overview 143.2 Symbol Define 193.

3 Image-to-Image Translation 203.4 Semantic Image Segmentation 223.5 Direct Entropy Minimization 263.6 Indirect Entropy Minimization 293.7 Ensemble Learning 32第四章 實驗結果 334.1 資料集 334.1.1 GTA5 Dataset(Grand Theft Auto V Dataset) 334.1.2 SYNTHIA Dataset 354.1.3 CITYSCAPES Dat

aset 374.2 實驗數據分析 404.2.1 測試指標 404.2.2 訓練的環境以及模型參數 414.2.3 模型的遷移結果的分析 414.2.4 基於圖像風格轉換的分析 454.2.5 圖像語義分割網路超參數學習 484.2.6 不同的遷移方法的消融實驗 494.3 遷移結果分析 514.3.1 合成圖像轉換真實圖像風格 514.3.2 模型遷移前後圖像語義分割結果比對 534.3.3 不同的遷移方法的結果比對 56第五章 結論以及未來工作 59參考文獻 60

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