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國立陽明交通大學研發優勢分析平台 首頁
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Efficient and Lightweight Convolutional Neural Network for Lane Mark and Road Segmentation
Guan Ting Lin,
Jiun-In Guo
電子研究所
研究成果
:
Conference contribution
›
同行評審
總覽
指紋
指紋
深入研究「Efficient and Lightweight Convolutional Neural Network for Lane Mark and Road Segmentation」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Lane Marking
100%
Efficient Convolutional Neural Network
100%
Lightweight Neural Network
100%
Road Segmentation
100%
Computer Vision
33%
NVIDIA
33%
Pixel-based
33%
Pixel Level
33%
Fully Convolutional Neural Network
33%
Efficient Network
33%
Intelligent Autonomous Vehicles
33%
Lightweight Network
33%
Semantic Segmentation
33%
ConvNet
33%
Road Data
33%
Computer Science
Convolutional Neural Network
100%
Image Segmentation
50%
Intelligent Autonomous Vehicles
50%
Computer Vision
50%
Graphics Processing Unit
50%