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利用深度學習中的物件追蹤技術偵測招牌。基底技術為Faster-RCNN，並進行了對應複雜的台灣街道的模型改構。

招牌辨識

蘇炯綸

利用深度學習與影像語意切割的技術對台灣街景進行物件辨識與切割。並在Cityscapes取得不錯的成績。

影像切割

碩士班研習深度學習於影像處理相關的應用，如物件追蹤、物件偵測、物件切割辨識等。
曾協助帶領科技部AI計劃團隊進行研究，研究內容是協助視障者辨識眼前的各類物件。內容技術使用的是Fast-RCNN的改良版用於物件偵測、Deep-LabV3+用於物件切割。
熟悉C++、C、Python、OpenCV、Tensorflow，Caffe。
願意花時間學習新的技術與語言。
中央大學資訊工程碩士班畢業
中山大學資訊工程系畢業 

碩士班研習深度學習於影像處理相關的應用，如物件追蹤、物件偵測、物件切割辨識等。

國立中央大學

國立中山大學

創新AI研究中心研究助理

協助帶領科技部AI計劃團隊進行研究，研究內容是協助視障者辨識眼前的各類物件。內容技術使用的是Fast-RCNN的改良版用於物件偵測、Deep-LabV3+用於物件切割。

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