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未來科技館 基於互動感知的自動化物件偵測學習
未來的自動化工業場域中，物件偵測模型必須克服標註樣本過少的問題及能夠迅速針對當下產線需求進行微調。本技術開發全新物件偵測學習技術，使少樣本物件偵測模型與機械手臂進行協作，對新目標物進行動態多樣性資料收集與逐步適應於當前任務，並能持續學習進步，訓練過程無需任何人為標註資料，在相關領域呈現極大進展。
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AI與IOT應用 未來科技館 3D點雲視覺物件指引以及快速抓取點偵測網路
在未來的人機協作環境中，必須以簡便自然的方式操控機械手臂，並克服訓練樣本數過少的問題。本技術開發以自然語言來引導機器手臂抓取任意物件。我們展現三項關鍵技術包括(1)快速準確的3D點雲夾取偵測網路GDN，(2)3D物件指引技術以及全新3D指引資料集，(3)跨領域少量樣本學習。在相關領域呈現極大的進展。
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AI與IOT應用 未來科技館 見微知著：基於極少樣本學習之人工智慧光學檢測影像元件偵測
本技術可由極少量自動光學檢測影像訓練樣本，達到自動光學檢測影像品質評估與元件標記的目標。當AOI影像符合檢測品質要求後，再進行元件對位與自動標記。本成果也提供元件標記視窗介面與原始程式碼。本技術可使用在已安裝之電腦設備，不需要額外使用GPU顯示卡，可大幅節省業界之運算硬體成本。
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