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國立勤益科技大學 電子工程系 顏孟華所指導 蔡棠介的 生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增 （2021），提出deep learning深度學習必讀:關鍵因素是什麼，來自於瑕疵、生成對抗網路、AOI檢測良率。
而第二篇論文國立聯合大學 電子工程學系碩士班 陳漢臣所指導 林柏翰的 深度學習影像資料集剪裁及標記方法及其於台灣交通號誌辨識之應用 （2021），提出因為有 深度學習、影像剪裁與標記、YOLO、物件偵測、影像辨識的重點而找出了 deep learning深度學習必讀:的解答。
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Deep learning 深度學習必讀：Keras 大神帶你用 Python 實作
為了解決deep learning深度學習必讀: 的問題，作者FrançoisChollet 這樣論述：
用 Python + Keras 實踐深度學習, 解開神經網路模型的黑盒子 在高階函式庫 Keras 的幫助下, 用 6 行程式就可寫一隻深度學習神經網路的程式, 建構深度學習模型就像玩樂高積木一樣, 可以輕易將各種神經網路組合在一起, 而每一種模型可用來解決不同的問題。 正宗 Keras 大神著作，正體中文版重磅登場 本書為 Keras 之父 François Chollet 親自撰寫, 詳細解說神經網路每一層的架構與原理, 並不時提供個人經驗累積而成的真知灼見, 帶領讀者熟悉機器學習的標準工作流程, 並了解如何使用 Keras 解決從電腦視覺到自然語言處理的各種實
務問題, 例如圖像分類、時間序列預測、情感分析、圖像和文字資料的生成...等, 最有效率實作出可用的模型, 絕對是機器學習、資料科學、人工智慧從業人員必讀的經典之作。 最後引述 François Chollet 在書中所說：深度學習並不難, 只是又多又雜, 這本書就是希望能夠提供更多人瞭解深度學習的第一步。這不表示我們會把複雜的內容簡化 (因為這些都是深度學習所必需的), 而是希望各位不要擔心深度學習太過於困難而裹足不前。希望你能夠發現本書的價值, 並跟著本書逐步建構屬於你的人工智慧應用程式。 ■ CNN – 用於電腦視覺的深度學習 ■ RNN – 用於文字與序列資料的深度學習
■ LSTM、VAE 與 DeepDream ■ 神經風格轉換 ■ GAN 生成對抗神經網路 ■ 機器學習與神經網路 ■ 張量 Tensor 與張量運算 ■ Keras API、callbacks 與 TensorBoard ■ 超參數優化與模型集成 本書相關資源網頁如下, 請登錄下載範例程式及 Bonus： www.flag.com.tw/bk/t/f9379 也歡迎加入本書社群, 和技術者們直接對話！ 「從做中學 Learning by doing」粉絲專頁 (www.facebook.com/flaglearningbydoing/)
本書特色 本書由施威銘研究室 監修, 書中會針對原書所提及的背景知識做補充, 所有程式均經過實際執行測試, 並適當添加註解與程式碼, 幫助讀者能更加理解程式內容。
生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增
為了解決deep learning深度學習必讀: 的問題，作者蔡棠介 這樣論述：
AOI(Automated Optical Inspection)自動光學檢測於台灣製造業中，為應用廣泛之一，因社會勞動力老年化及人口的趨減，加上人會因為疲勞而降低專注力，故製造業逐漸導入AOI光學檢測設備來取代傳統目檢人力，在應用於工廠內之產品瑕疵檢測時，常發生正確率不高／漏檢之問題，主要原因是以訓練樣品數不足為主，因瑕疵品在產品生產初期所發生之數量及類別不多，若出現不同的瑕疵內容，機器未先學習過，就會造成AOI漏檢。因此本研究主要利用GAN(Generative Adversarial Nets)中文譯為生成對抗網路來生成樣本，來彌補AOI開發初期樣本數不足的問題， 利用兩種生成對抗網路
模型Cycle GAN與Bicycle GAN在兩種不同情境的情況下，生成樣本來擴增AOI樣本資料庫，研究的架構中應用YoloV4(You Only Look Once V4)來當替代AOI系統，在資料集分配上，模擬剛開發初期只有少量的樣本時需讓AOI有基本的檢測能力，故只抽取少量的訓練資料來生成，其餘的當作測試集來驗證生成的樣本是否有效。有別於其他研究應用，本文利用VAE(Variational autoencoders)及GAN結合的生成對抗網路，控制特徵潛在空間向量來生成多樣性的AOI樣本，實驗結果說明利用生成對抗網路生成瑕疵樣本，相較於擴增前兩者準確率差異準確率可達12%，在實驗過程中
生成出多樣性的AOI樣本已與原先輸入的圖像截然不同，故也可應用於生成不同的瑕疵樣本來測試AOI系統的檢驗可靠度。
深度學習影像資料集剪裁及標記方法及其於台灣交通號誌辨識之應用
為了解決deep learning深度學習必讀: 的問題，作者林柏翰 這樣論述：
為了提供深度學習架構訓練模型，可能需要與取自於不同管道的影像資料集不同長寬比和解析度的圖片，此時需要花費大量人力和時間，對原始圖片進行剪裁，再對新圖片中的物件進行標記。我們提出一個用於深度學習影像資料集的剪裁和標記方法。針對不同長寬比和解析度圖像的需求，我們所提出的方法能夠計算剪裁範圍所能涵蓋最多標記的最佳標記組合與最佳剪裁區域，因此具有快速剪裁和重新標記影像中物件的能力，並可得到最多的訓練資訊。本論文將以我們所提出的剪裁及標記方法分別應用在比利時交通號誌資料集與我們自己建立的台灣交通號誌資料集的號誌辨識。經由統計發現我們的方法與固定剪裁範圍的對照組相比，我們提出的方法確實能夠在有限的剪裁範
圍保留最多的影像與標記，保留下的訓練影像及標記分別可達到99.9%與90.5%。利用剪裁後的影像資料集經由YOLOv3訓練後並偵測測試資料集，我們的方法相較於對照組在mAP上有24.8%至32.8%的提升；此外，在相同數量的影像資料集中，我們的方法在精確率上也有20.1%至23.3%的提升。以此證明我們的方法所剪裁及標記的影像資料集，對於深度學習架構在訓練模型時，具有訓練品質較好、mAP較佳的優勢。而且對於人力成本，我們的方法能節省許多時間與人工，平均處理一張耗費約0.85秒，相較於人工所花費的時間成本耗費節省了約47倍時間。