學位論文

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    自監督透射率引導網絡用於水下影像增強
    (2024) 何鉦漢; He, Cheng-Han
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    基於雙重注意力機制之逆半色調深度學習網路
    (2024) 李汪翰; Lee, Wang-Han
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    嵌設有輔助動作分類器之即時動作偵測系統
    (2024) 許閔漢; Hsu, Min-Hang
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    新型態合作型深度強化學習方法用於多智能個體協作任務
    (2024) 江瑞飛; Rifky Afriza
    多智能體強化學習 (MARL) 在處理合作任務時面臨巨大的挑戰，主要因為狀態空間的龐大。傳統方法如獨立近端策略優化 (IPPO) 缺乏對其他智能體的感知，而集中化方法如多智能體近端策略優化 (MAPPO) 則採用集中學習與分散策略。在本研究中，我們引入了一種新穎的以通信為中心的方法，其中智能體將其狀態信息與行動信息一起編碼，創建動態的信息交換通道。通過促進智能體之間的信息交換，我們的方法在個體決策和協作任務完成之間架起了橋樑。通過實證評估，我們展示了我們的方法在提高多種合作MARL場景中的收斂性和性能的有效性，從而推動了在集中框架內的分散策略學習的邊界.
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    用於光學同調斷層掃描之基於深度學習和聯邦學習框架之視網膜積液分割技術
    (2024) 林志韋; Lin, Chih-Wei
    在眼科領域，光學相干斷層掃描（OCT）是檢測眼病的關鍵技術。偏鄉資源有限僅能使用輕量化設備，但其計算能力不足，難以支撐較為大型模型的訓練，以及數據缺乏和隱私問題阻礙醫院數據共享。首先針對輕量化設備，基於LEDNet設計了高效的LEDNet(α)模型，通過調整通道、添加Shuffle Attention模塊和Group Normalization。使用成本低廉的樹莓派5進行訓練，適合偏鄉需求，為解決隱私問題，引入聯邦學習，通過上傳本地模型參數聚合全局模型，避免資料直接上傳。本研究提出Krum(α)算法，在客戶端損失函數中添加近端項並考慮模型自適應性，改善淘汰機制，改進基於歐氏距離淘汰惡意模型的Krum算法。最後實驗結果顯示，在AROI、DUKE、UMN和RETOUCH數據集上，AROI積液類別提高了3.4%，DUKE提高了5.9%，UMN提高了2.4%，RETOUCH提高了1.4%。
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    基於臉部及語音特徵之輕量化深度學習情感辨識系統
    (2024) 呂健維; Lu, Chien-Wei
    因應近年來高齡化導致老人照護人力缺乏，本研究提出了一種可被應用於陪伴型機器人(Zenbo Junior II)上的整合臉部表情和語音的情感識別輕量化模型。近年來對於人類的情感識別技術大多使用基於卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)的方式來實現，並得到了優秀的成果，然而，這些先進的技術都沒有考慮計算成本的問題，導致這些技術在計算能力有限的設備上無法運行(例如，陪伴型機器人)。因此，本研究將輕量化的GhostNet模型，應用於臉部情感識別的模型，並將輕量化的一維卷積神經網路(One Dimensional Convolutional Neural Network, 1D-CNN)作為語音情感識別模型，再利用幾何平均數的方式將兩個模態預測的結果整合。所提出的模型，在RAVDESS和CREMA-D兩個數據集上分別取得了97.56%及82.33%的準確率，在確保了高準確率的情況下，本研究將參數量壓縮到了0.92M，浮點運算次數減少至0.77G，比起目前已知的先進技術要少了數十倍。最後，將本研究的模型實際部署在Zenbo Junior II中，並透過模型與硬體的運算強度作比較，得知本研究的模型能夠更加順利的在該硬體中運行，且臉部及語音情感識別模型的推理時間分別只有1500毫秒及12毫秒。
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    用於陪伴型機器人之輕量化深度學習音樂情緒辨識模型
    (2024) 林彥榕; Lin, Yen-Jung
    為了應對現今社會高齡化，導致老人缺乏陪伴導致的孤獨問題，本研究提出用於陪伴型機器人Zenbo Junior II的音樂情緒辨識模型來解決老人孤獨導致的情緒問題。在音樂情緒辨識這個研究領域中，雖然也有很多人已經在進行這項研究，但是這些研究中沒有能用於Zenbo Junior II的輕量化架構。本研究提出的方法是使用一維卷機神經網路(1D-Convolutional Neural Network, 1D-CNN)替換掉常用的2D-CNN並且使用閘門循環單元(Gated Recurrent Unit, GRU)使模型能更好的考慮音頻特徵的連續性。在訓練完模型後儲存並應用於Zenbo Junior II上，先將另一研究的情緒對應成4種情緒後播放音樂調適情緒。本研究提出之模型在PMEmo數據集上Valence和Arousal分別為0.04和0.038與其他模型相比效能最好。並且參數量僅有0.721M浮點運算次數僅有9.303M，遠小於其他相比較之模型。運算強度最靠近Zenbo Junior II之最佳工作點，且模型辨識音樂所需推理時間僅需229毫秒，可以即時辨識出音樂的情緒。這些表明本研究成功提出一個輕量化且效能優異，並且可以在Zenbo Junior II上運行的模型。