gopro介紹的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

改變世界的紀錄片工作者們

為了解決gopro介紹的問題，作者SOMEONE’SGARDEN 這樣論述：

　　●與Giloo紀實影音平台，獨家合作線上觀影活動　　 　　●集結約書亞・奧本海默、阿比查邦．韋拉斯塔古、克里斯．凱利等全球著名導演專訪 　　●《我們的青春，在台灣》、《翻滾吧！男孩》、《我的兒子是死刑犯》紀錄片導演好評推薦！   　　約書亞‧奧本海默拍出震撼世人的紀錄片《殺人一舉》、《沉默一瞬》，試圖釐清1965年印尼「清洗共產黨」的血腥鎮壓歷史，卻從此被印尼政府限制入境。中東的阿拉伯之春吹進東南亞，克里斯．凱利不顧自身安危，緊隨著金邊居民完整記錄他們面對暴力徵收、拆遷時捨身取義的抗爭行動，完成典範之作《柬埔寨之春》。  　 　　「渴望改變的信念， 不會輕易被擊潰。」   　　紀實、顛

覆、煽動、見證、傳達……紀錄片反轉觀點、改變世界之作還有更多：小川紳介以日本成田機場三里塚抗爭系列紀錄片影響了全球影像工作者，甚至催生出「山形國際紀錄片影展」；無國界醫生組織在前線為醫療奮戰不懈，同時藉影像記錄作為見證，讓世人得知戰地真實。   　　《改變世界的紀錄片工作者們》一書從「GAME-CHANGING DOCUMENTARISM」──形容大膽祭出轉捩策略時使用的「Game-changing」，與紀錄片主義「Documentarism」兩字相結合的本書自創詞──發想，以「改變世界」為主題深入訪談，探詢究竟是什麼樣的力量，推動紀錄片工作者們奮不顧身完成作品，讓觀影之人如我們都因此被震撼心

靈，產生共同信念：「努力記錄眼前現實情況的紀錄片，其中必然擁有改變世界的力量。」   　　本書這些人與作品再次定義了紀錄片，從中展現全新意義。其中包含： 　　導演阿比查邦（《波米叔叔的前世今生》、《華麗之墓》）、 　　導演拉夫．迪亞茲（《驕陽逼近》、《悲傷祕密的搖籃曲》）、 　　導演原一男（《怒祭戰友魂》）、 　　社會運動者卡勒．拉森（「占領華爾街」行動）、 　　劇場導演高山明（《麥當勞廣播大學》）、 　　紀實攝影師亞雷希奧．馬莫（「為所有戰爭而存在的醫院」）…… 　　以及重要紀錄片提案暨論壇主持者、影展策展人等，超過30名以上知名導演與相關工作者的深度訪談。另收錄日本紀錄片實驗祭典「Docu

Memento」裡，新銳導演們的創作歷程圖表。   　　本書發想與編著者「SOMEONE'S GARDEN」，為日本知名藝文團體，從事雜誌、書籍的編輯、設計、app、影像製作、活動舉辦等相關藝文工作；成員為藝術家津留崎麻子，與雜誌編輯西村大助。團體「BUG」作為編輯協助，是由日本一群身懷使命感的紀錄片工作者組成，具備設計師、哲學家、編輯者多元身分；其舉辦的獨特祭典活動Docu Memento，邀請被視為社會問題的當事人、分享計畫的紀錄片導演，用自己的語言提出訴求與想法。透過兩個團體合作，展現出《改變世界的紀錄片工作者們》一書與眾不同的多重觀點與當世意義。   　　影像科技迅疾發展的時代，每個

人都有機會透過手上的3C產品拍下紀實影像並擴散。當我們深入討論紀錄片的形式與功能，以釐清這些作品輕重之時，導演晉江在本書內闡述：「紀錄片是一個愛的過程。」藉著這句話，好像更容易理解何謂紀錄片。《翻滾吧！男孩》裡我們看見導演對體操孩子們的關懷，甚至在16年後親眼見證主角拿下奧運奬牌；透過紀錄片《時代革命》、《理大圍城》，我們感同身受了抗爭民眾對香港深刻的愛……面對紛擾之年，藉由《改變世界的紀錄片工作者們》我們重新體認觀看現實的多重方式，看世界如何被這些作品與人改變，或，有機會，我們將能如何改變這世界。   　　與Giloo紀實影音平台獨家合作，隨書贈送30天線上觀影序號   　　關於 Giloo

紀實影音： 　　Giloo的命名，來自於「紀錄」的發音，是台灣唯一以影展及議題為導向的影音平台，搜羅台灣與全世界最重要的電影，打造專屬於影迷的文化社群。   　　線上觀影書中大師級作品《柬埔寨之春》、《龐克海盜地獄首爾！》、《不丹少年轉大人》 、《1428 》......等，顛覆你對紀錄片的想像。   名人推薦   　　王祖鵬｜地下電影 　　李幼鸚鵡鵪鶉小白文鳥｜資深影評人 　　李家驊｜影像工作者／世新大學傳播管理學系助理教授 　　李雪莉 Sherry Lee｜《報導者》總編輯 　　李惠仁｜紀錄片導演 　　林木材｜台灣國際紀錄片影展策展人 　　林育賢｜紀錄片導演 　　阿茲｜視覺文化研究室主編

　　侯季然｜紀錄片導演 　　柯金源｜紀錄片工作者 　　郭力昕｜國立政治大學傳播學院教授兼院長 　　傅榆｜紀錄片工作者、紀錄片導演 　　管中祥｜中正大學傳播學系教授 　　聞天祥｜金馬影展執行委員會執行長 　　蔡崇隆｜紀錄片導演   好評推薦   　　王祖鵬｜地下電影——  　　「 紀錄片、劇情片某些時刻並非能明確畫清分界，它時常是模糊的，兩者也的確有其共通性——皆帶著導演『選擇』過後的觀點，在精敲細磨的蒙太奇之中，就藏著人為痕跡。因此關鍵的提問是，何謂虛與實？紀錄片必為真實？劇情片僅有虛假？或許，兩者本該返於『影像』，而影像便勢必反襯時局、映照生活、談論人性。《改變世界的紀錄片工作者們》一書，藉

著縝密的行文邏輯，重新解構、雕塑人們對紀錄片的認識，透過作者時而輕盈、時而嚴肅的筆法，嘗試再次窺探紀錄片的複雜光譜，最後讀者望見的，是創作者們心中堅毅的溫柔鄉。」   　　影像工作者／世新大學傳播管理學系助理教授｜李家驊—— 　　「對當代世界與影像創作充滿熱情關懷的重要書寫。影像工作者必讀。」   　　紀錄片導演｜李惠仁—— 　　「除了記錄國家春夏秋冬，書寫社會陰晴圓缺；拍紀錄片的人，總會想『改變點什麼』。」   　　視覺文化研究室主編｜阿茲—— 　　「紀錄片不只是再現真實的一面鏡子，更是解剖世界的一把利刃，它能輻射出的，是鬆動現實穩定結構的希望與可能。」   　　紀錄片工作者｜柯金源—— 　

　「在渾沌的時代，黯淡角落依然看得著亮光！」   　　國立政治大學傳播學院教授兼院長｜郭力昕—— 　　「閱讀全球紀錄片工作者直面現實的不懈努力，能讓我們更勇敢的面對自己與世界。」   　　中正大學傳播學系教授｜管中祥—— 　　「紀錄片雖然未必能改變世界，但卻能紀錄當下，刺激思考；這本書讓我們看紀錄片工作者眼中的當下，以及他們如何反思世界。」

gopro介紹進入發燒排行的影片

增強式訓練對高中男子籃球選手中距離跳投命中率及下肢爆發力之影響

為了解決gopro介紹的問題，作者朱崇銘 這樣論述：

摘 要本研究旨在探討以增強式訓練對於中距離跳投命中率、爆發力及敏捷之影響。研究目的為探討八週增強式訓練的介入對高中男子籃球員中距離跳投命中率，以十四位高中乙級男子籃球選手，隨機分成控制組和實驗組，八週期間兩組皆維持正常籃球訓練，其中實驗組正常訓練後加上增強式訓練。以獨立樣本ｔ考驗及相依樣本ｔ考驗進行數據分析。一、實驗八週增強式訓練後，兩組差異情形在後測跳投命中率、爆發力及敏捷能力無顯著差異。二、控制組在前測及後測之跳投命中率、爆發力及敏捷能力無顯著差異。而實驗組在前測及後測跳投命中率、爆發力有顯著差異；另敏捷能力無顯著差異，對於籃球選手的下肢爆發力有顯著的增進效果，可作為籃球選手強化爆發力及

教練指導與訓練上的參考。

一竿走天下：Gopro動閃特效(熱銷版)

為了解決gopro介紹的問題，作者王以斌 這樣論述：

　　本書是「一竿走天下」系列PART Ⅱ，前部「GoPro動閃攝影」主要是講靜態影像合成，本書則主要是進入「動態」影像合成的進階技巧，影片拍攝設備還是使用GoPro，即使是一台小攝影機，還是可以玩出無限大的可能性。   　　本書內容會從初階的剪輯軟體Quik到Adobe Premiere Pro，介紹「剪輯」基本觀念，和如何透過剪輯軟體來玩簡易特效；進階的部分主要以後製合成軟體Adobe After Effects為主，讓讀者輕鬆玩出不一樣的視覺特效。   　　本書特點偏向後製影像合成，主要採用GoPro實拍影片來製作影像剪輯與合成，和市面上After Effects書大多講解動態影像（M

otion Graphic）有所區別；所有影片會經由GoPro拍攝，書本也會介紹前端的GoPro拍攝到後製影像處理的整體過程。

基於深度學習之日夜移動車牌去模糊影像方法之研究

為了解決gopro介紹的問題，作者郭益宏 這樣論述：

目錄摘要 IABSTRACT III致謝 V目錄 VI圖目錄 IX表目錄 XIV第一章、 緒論 11.1 研究動機 11.2 系統架構與流程 41.3 論文大綱 5第二章、 相關習知技術與知識 62.1 影像退化模型( Image Degradation Model) 62.2 深度學習( Deep Learning) 72.3 卷積神經網路( Convolutional Neural Network) 92.3.1. 卷積層( Convolutional Layer) 92.3.2. 池化層( Pooling Layer) 132.3.3

. 激勵函數( Activation Function) 142.3.4. 全連接層( Fully Connected Layer) 172.4 神經網路特徵傳遞方法 182.4.1 殘差網路( Residual Network) 192.4.2 密集連接網路( Densely Connected Networks) 212.4.3 特徵傳遞網路總結 232.5 CNN的注意力機制 242.5.1. 通道注意力( Channel Attention) 242.5.2. 空間注意力( Spatial Attention) 282.5.3. 混合注意力( Mi

xed Attention) 32第三章、 相關文獻探討與介紹 363.1 單張影像運動模糊復原相關文獻 363.1.1 直線運動模糊畫面之復原方法 383.1.2 Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 423.1.3 Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring 473.1.4 DeblurGAN-v2：Deblurring(Orders-of-Magnitude)F

aster and Better 533.2 視訊影像運動模糊復原相關文獻 563.2.1 Deep Video Deblurring for Hand-held Cameras 563.2.2 Triple-Adjacent-Frame Generative Network for Blind Video Motion Deblurring 60第四章、 本系統與方法 664.1 模糊影像合成資料集 684.2 資料前處理 724.2.1 影像角度旋轉 724.2.2 色彩變換 744.2.3 隨機亂數裁切 754.3 影像區域分割模組 764.

4 單張影像去模糊神經網路模組 784.4.1 殘差塊(ResBlock) 834.4.2 密集注意力(Dense Attention Block) 844.4.3 通道注意力(Channel Attention) 864.4.4 空間注意力(Spatial Attention) 904.4.5 損失函數(Loss Function) 94第五章、 實驗結果 965.1 實驗設備與環境 965.2 實驗結果與分析 975.2.1 主觀結果評估與比較 985.2.2 客觀結果評估與比較 1115.2.3 整體性比較 116第六章、 結論與未來方向

1186.1 結論 1186.2 未來方向 119參考文獻 120 圖目錄圖 1.1.1 日間快速移動車輛模糊影像復原:(A)模糊車輛影像(左大圖)、模糊車牌區域(右小圖);(B)復原車輛影像(左大圖)、復原車牌區域(右小圖) 2圖 1.1.2 夜間快速移動車輛模糊影像復原:(A)模糊車輛影像(左大圖)、模糊車牌區域(右小圖);(B)復原車輛影像(左大圖)、復原車牌區域(右小圖) 2圖 2.1.1 影像退化模型 6圖 2.2.1 淺層神經網路 7圖 2.2.2 深層神經網路 8圖 2.2.3 神經元 8圖 2.3.1 卷積神經網路 9圖 2.3.2 卷積運算過程

10圖 2.3.3 多個FILTER卷積示意圖 10圖 2.3.4 跨步卷積STRIDE=1 11圖 2.3.5 跨步卷積STRIDE=2 11圖 2.3.6 填充像素 12圖 2.3.7 最大值池化 13圖 2.3.8 平均值池化 14圖 2.3.9 SIGMOID函數 15圖 2.3.10 TANH函數 16圖 2.3.11 RELU函數 16圖 2.3.12 全連接層-二維向量轉換一維向量 17圖 2.4.1 模型退化問題 19圖 2.4.2 原始神經網路塊(A)殘差塊架構(B) 20圖 2.4.3 有無加入 RESNET 解決模型退化問題差異 20圖 2.4.

4 密集連接示意圖 21圖 2.4.5 RESNET與DENSENET測試比較結果 23圖 2.5.1 SENET 的通道注意力層架構 25圖 2.5.2 左邊為原始RESNET架構 右邊為加入SENET的RESNET架構 27圖 2.5.3 左邊為原始INCEPTION架構 右邊為加入SENET的INCEPTION架構 27圖 2.5.4 SENET 測試結果 28圖 2.5.5 SENET訓練曲線 28圖 2.5.6 DANET模型架構圖 29圖 2.5.7 位置注意力(POSITION ATTENTION)模型 30圖 2.5.8 通道注意力(CHANNEL ATTEN

TION)模型 31圖 2.5.9 CITYSCAPES測試集測試數據 32圖 2.5.10 CBAM架構 33圖 2.5.11 CBAM 通道注意力層 34圖 2.5.12 CBAM 的空間注意力層 34圖 2.5.13 文獻 [16]比較結果圖 35圖 3.1.1 等速模糊影像之倒頻譜 38圖 3.1.2 非等速模糊影像之倒頻譜 38圖 3.1.3 文獻 [24]方法流程圖 38圖 3.1.4 (A)等速運動模糊影像與其傅立葉轉換頻譜圖;(B)非等速運動模糊影像與其傅立葉轉換頻譜圖 39圖 3.1.5 軌跡偏移示意圖 40圖 3.1.6 PSF 估計流程圖 40圖

3.1.7 文獻 [24]等速運動模糊復原結果 41圖 3.1.8 文獻 [24]非等速運動模糊復原結果 41圖 3.1.9 文獻 [25]多尺度模型架構圖 42圖 3.1.10 文獻 [25](A)原始殘差塊、(B)改進後的殘差塊 44圖 3.1.11 文獻 [25]GOPRO資料集(A)真實世界清晰影像、(B)傳統方法BLUR KERNEL合成、(C)文獻 [25]通過平均清晰幀合成模糊影像 44圖 3.1.12 文獻 [18]比較數據 46圖 3.1.13 文獻 [26]與相關文獻比較 47圖 3.1.14 文獻 [26]網路架構圖 48圖 3.1.15 文獻 [26]編

/解碼器架構 49圖 3.1.16 文獻 [19]DMPHN不同層級輸出結果 51圖 3.1.17 文獻 [26]客觀評估結果比較 51圖 3.1.18 (A)文獻 [19]中所提到的網路架構、(B)實際上程式碼網路架構 52圖 3.1.19 文獻 [27]與相關文獻比較 53圖 3.1.20 文獻 [27]網路架構圖 54圖 3.1.21 合成的模糊圖像的視覺比較，無插值(A,C)和有插值(B,D) 55圖 3.1.22 文獻 [27]客觀評估結果比較 55圖 3.2.1 文獻 [31]提取相鄰幀之間特徵 57圖 3.2.2 文獻 [31]網路架構 58圖 3.2.3 文

獻 [31]DBN網路詳細規格 58圖 3.2.4 文獻 [31]與其他方法比較 59圖 3.2.5 文獻 [32]提出的架構 61圖 3.2.6 文獻 [32]粗糙去模糊網路架構 62圖 3.2.7 文獻 [32]合併子網路 62圖 3.2.8 文獻 [32]精細去模糊網路架構 63圖 3.2.9 文獻 [32]與其他相關文獻比較之數據 65圖 3.2.10 文獻 [32]與其他相關文獻方法去模糊結果 65圖4.1 系統流程圖 67圖 4.1.1 模糊影像合成方法示意圖(天橋-正面角度) 69圖 4.1.2 模糊影像合成方法示意圖(道路-側面角度) 69圖 4.1.3

不同張數模糊長度(天橋-正面角度) 70圖 4.1.4 不同張數模糊長度(道路-側面角度) 71圖 4.2.1 影像角度旋轉(正、側面角度) 73圖 4.2.2 影像RGB轉換成HSV(正、側面角度) 74圖 4.2.3 隨機亂數區域裁剪(正、測面角度) 75圖 4.3.1 影像區域分割(正、側面角度) 77圖 4.4.1 單張影像去模糊神經網路 79圖 4.4.2 RESBLOCK 83圖 4.4.3 DENSE ATTENTION BLOCK 84圖 4.4.4 通道注意力運算過程 87圖 4.4.5 最大值池化計算方式 87圖 4.4.6 平均值池化計算方式 88

圖 4.4.7 特徵權重計算方法 89圖 4.4.8 將兩種特徵圖進行通道串接 90圖 4.4.9 空間注意力運算過程 91 表目錄表格 1 單張影像去模糊神經網路詳細內容 79表格 2 DENSE ATTENTION BLOCK詳細內容(以下稱作DAB) 85表格 3 有無加入通道注意力和空間注意力比較結果(正面) 92表格 4 有無加入通道注意力和空間注意力比較結果(側面) 93表格 5 清晰影像合成模糊 99表格 6 真實模糊 99表格 7 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間雨天) 99表格 8 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間) 101表格

9 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(夜間) 102表格 10 路口一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間) 103表格 11 路口二所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(夜間) 104表格 12 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(日間雨天) 105表格 13 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(日間陰天) 106表格 14 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(夜間) 107表格 15 路口一所拍攝的真實模糊復原比較(日間) 108表格 16 路口一所拍攝的真實模糊復原比較(夜間雨天) 109表格 17 路口二所拍攝的真實模糊復原比較(夜間) 110表格 18 表格7測試影像之客觀

評估結果(天橋一日間雨天) 111表格 19 表格8測試影像之客觀評估結果(天橋一日間) 111表格 20 表格9測試影像之客觀評估結果(天橋一夜間) 112表格 21 表格10測試影像之客觀評估結果(路口一日間) 112表格 22 表格11測試影像之客觀評估結果(路口二夜間) 112表格 23 表格12測試影像之客觀評估結果(天橋一日間雨天) 113表格 24 表格13測試影像之客觀評估結果(天橋一日間陰天) 113表格 25 表格14測試影像之客觀評估結果(天橋一夜間) 114表格 26 表格15測試影像之客觀評估結果(路口一日間) 114表格 27 表格16測試影像之客

觀評估結果(路口一夜間雨天) 115表格 28 表格17測試影像之客觀評估結果(路口二夜間) 115表格 29 各個方法的處理方式與優缺點比較 117