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高幀數的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦黃子彥廖建超寫的 二七部隊(下集) 可以從中找到所需的評價。

另外網站[閒聊] 高幀數無用派是什麼時候開始認輸的? - ACG板- Disp BBS也說明:以前總有一派說60幀數就夠了, 再高就沒感覺,高幀數變順只是一種浪費錢後催眠自我感覺良好, 其實根本沒有幫助,是商業炒作騙錢結果原來職業的都要 ...

國立臺中科技大學 多媒體設計系碩士班 徐豐明所指導 蔡仁豪的 以分割法改善應用YOLO之航測標記點檢測系統 (2019),提出高幀數關鍵因素是什麼,來自於航測標記點、刺點、YOLO、置信度、四分割法、自定義非極大值抑制。

而第二篇論文國立中興大學 資訊科學與工程學系所 吳俊霖所指導 朱育陞的 使用深度學習卷積神經網路於高速煤炭輸送皮帶瑕疵檢測及分類之研究 (2019),提出因為有 工業4.0、自動化、瑕疵檢測、分類、深度學習、數字辨識的重點而找出了 高幀數的解答。

最後網站遊戲幀數很高,為什麼還是會卡頓? - 每日頭條則補充:大家或多或少在生活中會接觸到「幀數」。無論在看電影、電視節目也好,玩遊戲也好,總會遇到各種的慢鏡頭、定格或者加速播放等情況,這些其實都與「幀 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了高幀數,大家也想知道這些:

二七部隊(下集)

為了解決高幀數的問題,作者黃子彥廖建超 這樣論述:

  延續上集,再畫二七部隊:以漫畫形式,畫出二七部隊轉至埔里,短短數日中,英勇抗暴的感人歷史。   ◎本書獲文化部補助出版。用漫畫圖像述說,真實台灣歷史躍然紙上。   ◎以二二八事件為背景,一本了解台灣中部反抗歷史的好書。   ◎對白用台語為主要語言,及部分華語、日語、客語、布農族、泰雅族、賽德克族語呈現當時語境。   1947年二二八事件爆發後,台中青年組成民軍,   經歷「教化會館之戰」後二七部隊已然成形,   並在台中市區集結、訓練,後轉至南投埔里山城抵抗,   與國府廿一師展開「烏牛欄戰役」、「日月潭戰役」等慘烈戰鬥。 鄭重推薦   楊翠、呂美親、李隆杰   ‧楊翠(東華大學

華文系教授)   以浪漫與寫實兼具的畫風,營造鮮活的歷史空間感,再現波濤洶湧的歷史現場。最動人的,是刻畫時代青年內心的幽微與澎湃。他們雖未能改變世界,卻為我們留下了不滅的光。   ‧呂美親(台灣師範大學台灣語文學系助理教授)   少年人用家己ê「話」,kā二七部隊tī台灣起造ê這段重要ê歷史「畫」轉來,tshuā咱重新認捌彼當陣hiah-nī多元、多語,koh逐家齊心協力為著台灣拍拚ê過去。希望故事kah勇氣,攏會得繼續湠落去。   ‧李隆杰(漫畫家)   上下集的畫風轉變,彷彿看見原本純樸的青年被迫面對殘酷的命運。因為有了《二七部隊》的漫畫,讓讀者透過更多方式想像前人的抗爭,進而體會今日

的自由並非憑空得來。   作者簡介 漫畫 黃子彥   北投人,朝陽科技大學工業設計系畢業,大學時曾入圍iF Concept Design Award、Red Dot Award: Design Concept等獎項。喜歡創作繪本,作品有《國王小雞》、《海港的貓》、《廖添丁傳奇》、《佩德羅的項鍊》、《臺語話神仙:開漳聖王廟遊記》、《臺語話神仙:尋訪關公之旅 走揣關老爺的跤跡》等書。 腳本 廖建超   南投人,輔仁大學經濟系、輔系生命科學系畢業。長年投入社會運動,為台灣民主活動攝影,曾參與撰寫二二八及白色恐怖口訪專書《黯到盡處,看見光》、《青春二二八》、《透光的暗暝》、《暴風雨下的中師

》、《南投二二八口述歷史訪談錄》、《在威權的天空下》等,擔任紀錄片《武裝台中――二七部隊,1947》製片、《二七部隊(上)》漫畫顧問。   第一話 移師大埔城 第二話 風暴廿一師 第三話 重霧鎖櫻台 第四話 夜襲日月潭 第五話 決戰烏牛欄 第六話 煙硝未曾散 附 錄 人物簡介 後 記 二七部隊入畫重返古戰場/黃子彥 後 記 穿越七十四年前的煙硝迷霧/廖建超   後記 二七部隊入畫重返古戰場 黃子彥(漫畫)   《二七部隊(下集)》是我繪製的第一本漫畫,在這之前,曾和旻昱哥合作,負責繪製一本關於基隆和平島的繪本。雖然見面的次數不多,但他的作品卻讓我印象深刻,例如為盲友

設計的浮雕立體點字繪本,和自製繪本的「BOMO app」,是嘉惠弱勢族群的艱難任務。基隆繪本案完成後,旻昱哥詢問我有沒有畫過漫畫,我表達雖然沒有,但有接受挑戰的決心,因此認識了新文化協會的成員,承接繪製這本漫畫的任務。   今年(2021)初,彥斌大哥載著工作團隊,從台中、草屯到埔里、日月潭,主要目的是讓我熟悉二七部隊相關場景的地形和地理位置,經過建超的細心解說,我對整體事件有了更立體的認知。我們看著手機上的老照片,對比今日的樣貌,讓歷史場景浮現在腦海中,真是段有趣的體驗,這讓我對台灣歷史的認知,感覺具體了起來。   在繪製期間,小碧、喬伊和建超都提供了豐富資料,並細心整理。開會中更提出了

很多寶貴意見,顯見他們在歷史的爬梳及資料的蒐集都下了很嚴密的功夫。協會資源有限,卻熱情無限的精神,似乎和當年的二七部隊有幾分相似。   創作生涯,需要經驗的累積,一次又一次參與不同的創作方式,對我來說,都是挑戰和成長。對於過去習慣畫繪本的我來說,漫畫是個工作量倍增的任務,經過這次的實戰,對於自己的工作流程,有了許多嘗試和心得,這些都是難得的收穫。   相較於繪本,漫畫像是提高幀數的攝影機,它可以如同影視般放慢或快轉,也能讓讀者無限期地停格在每一頁畫面,這樣的體驗更像是參與一部影集的分鏡製作過程。   從繪本到漫畫,讓我知道了許多台灣豐富、有意義的歷史、文化。故事裡的場景,是台灣的山,台灣

的水,但這片土地埋藏的過去,卻有許多我不知道的篇章。感謝為台灣喚醒記憶的前輩,也感謝為台灣付出生命、青春的前輩,他們告訴了我們,台灣人有著無畏強權的勇敢靈魂,這精神是我們不斷前進的原動力。 穿越七十四年前的煙硝迷霧 廖建超(腳本)   這本漫畫延續《二七部隊(上集)》的情節,將場景從台中干城營區拉到埔里地區,歷時不過短短五日,卻爆發由學生與台籍日本兵為主幹,抵抗來台綏靖鎮壓的整編廿一師的兩次重大戰役──日月潭水社壩遭遇戰與烏牛欄戰役。雖說近年已有大批檔案公開與研究論文發表,但如何轉化成大眾能夠理解的語言與畫面,並回到當年的時空,穿越迷霧般的戰後複雜政治氛圍與殖民地的認同困頓,身處劇變的台灣

青年為何選擇拿起槍桿抗暴,就是這本漫畫想要講的故事。   彥斌大哥交付如此沉重的歷史腳本的創作任務給我,起初是抗拒且惶恐的,一方面我未曾受過一日專業史學訓練,二方面攝影才是我的本業,提筆寫作對我而言猶如千萬斤重,但想到鍾逸人、黃金島、蔡伯壎、黃炳松與楊翠華等前輩曾將他們所經歷的磨難和見證與我分享,若不能以其他形式傳遞下去,實在愧對前輩們的厚愛。   今年三月初和彥斌大哥、碧梧、子彥走過舊台十四線踏查戰場,進入舊雙冬隧道時,猶如掉入時間裂縫,險峻的崩壁、湍急的南烘溪流似乎警告我們不要繼續前進;沿霧社神社的參道拾級而上,踏著落櫻猛然抬頭,似乎瞥見隱藏愁容的謝雪紅。諸多在地元素,都在漫畫中顯現。

  本書出現多種族語,黃金島前輩生前曾告訴我當年進入埔里後,曾有原住民和台籍警察加入;古瑞雲、古瑞明兄弟和我一樣同為說大埔腔的東勢客;廿一師是操著四川腔的中央化川軍。感謝卓群布農族語洪文和老師、賽德克族語黃美玉老師、泰雅族語Libix Walis老師、客語劉慧真老師、日語龔昭勲老師、梁美惠老師與台語廖淑鳳老師的翻譯。尤其淑鳳老師在翻譯台語對話期間遭逢牽手張基進大哥遠行,仍強忍悲痛如期完成;感謝林瓊華老師提供專業史學考證與李佳懷導演對角色安排的建議;歷經無數次腳本會議和刪修,最感謝碧梧和喬伊兩位堅實的戰友,沒有她們兩位熬夜校對並提出寶貴意見,我無法獨自一人發現盲點。最後也是最重要的是感謝陳旻

昱理事長和陳彥斌執行長,他們兩位到處籌措經費、召集文史團隊、容忍我的任性,使我無後顧之憂的編寫腳本,可以說沒有兩位的堅持就沒有這本漫畫。   若問二七部隊能帶給今日的台灣人什麼啟示?我想有一天,台灣人再次面臨外來者的侵略而必須起身反抗時,能夠召喚的精神力量,就是二七部隊的抗暴精神;在歷史和命運必然的未來,二七部隊的神靈必與你我共同提槍奔赴戰場保衛台灣,戰鬥的號角催促台灣人踏過我的屍體前進時,彷若見到黃金島前輩頷首說道:要繼續為台灣打拼!  

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以分割法改善應用YOLO之航測標記點檢測系統

為了解決高幀數的問題,作者蔡仁豪 這樣論述:

近年來由於無人飛行載具盛行,許多行業都開始跟隨了這波熱潮,航空攝影測量是最近幾年流行的測量技術,解決了以往傳統測量的不方便性,並透過高精度的模型等比例還原該地區的面貌,進而做出測量,但是單純的航拍攝影無法掌控模型的精確程度,因此需要在拍攝前去佈置航測標,來提高建置模型的精度與時間,而自從多視點影像技術出現後,許多相關的軟體對於這些標記點能夠高精準度的標記航測標的中心位置,透過這樣的功能解決以往傳統航空攝影測量的不方便性,例如建模前需要花費大量人力時間進行人工刺點,但是多視點影像技術不是毫無缺點,因為主要演算法採用SIFT,此算法的缺點在於辨識上需要許多條件才能達成所謂的高精度辨識。深度學習是

現今的熱潮,許多行業都結合此技術開發相關應用,但目前測量業並未有相關應用,原因在於台灣相關行業目前還是以傳統測量為主,航空攝影測量為輔,再加上需要具備相關專業知識,因此本研究嘗試使用深度學習中的物體檢測技術來辨識航測標,模擬自動化標記點且改善拼接軟體中的缺點,本研究採用YOLO作為物體檢測的模型,擁有快速且完整的權重模型,現今的技術講求的是高幀數的辨識,對於錨點與目標範圍還有待加強,而航測標的技術是透過照片來生成模型,因此可以不需改變YOLO內部結構。本研究以四分割法來提高模型效能,透過自定義非極大值抑制(NMS)將多餘錨點消除,對於講求精度的測量界來說,直觀上置信度高低也就決定精度高低,如果

讓模型的置性區間提高,預測位置與交集面積相互重疊率越高,則獲取物體中心點的機率就越高。

使用深度學習卷積神經網路於高速煤炭輸送皮帶瑕疵檢測及分類之研究

為了解決高幀數的問題,作者朱育陞 這樣論述:

  工廠對於機械設備的維護上一直都是重點,經常因為機器設備發生問題而導致嚴重的損失,在工廠意外頻繁發生以後,透過實時監測機械設備狀態以防止意外的發生已經是多數工廠採用的預防方式,在環境限制、人力缺乏以及人事成本的考量下,使用自動化的監測技術是目前最熱門的選擇。  使用機器視覺進行監測在自動化技術中非常普遍,將實際的狀況透過影像呈現,再搭配影像處理、深度學習等方式分析影像,就可以有效的取代人工的方式進行檢測。目前鋼鐵工廠並沒有任何檢測瑕疵的方式,我們由中龍鋼鐵工廠提供的瑕疵影像可以看出瑕疵有不同的大小以及形狀,因此選擇利用深度學習應用在偵測鋼鐵工廠的煤炭輸送皮帶上的瑕疵,來針對多樣貌的瑕疵進行

檢測及分類,並同時識別皮帶上的位置標記來記錄瑕疵所在的區間。  本研究的目的在煤炭輸送皮帶運轉的同時,即時進行檢測的動作,為了在輸送皮帶達每分鐘320公尺的移動下進行檢測,我們選擇高幀數的相機來協助拍攝輸送皮帶的表面,再使用深度學習的方式對瑕疵以及位置標記進行捕捉,再擷取出捕捉到的瑕疵或標記利用另一個深度學習模型進行瑕疵上的分類或數字上的辨識。實驗結果顯示,在用來訓練的實驗資料有限情況下,本研究方法依然能有效的偵測出不同型態的瑕疵以及位置標記的識別,偵測正確率可達89.54%以上。