pytorch version的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

基於深度學習的鋼材表面檢測系統方法

為了解決pytorch version的問題，作者范亞諾 這樣論述：

表面缺陷是工業製造過程中影響產品質量的常見問題。許多公司投入大量精力開發自動檢測系統來解決這個問題。為了提供長壽命技術，幫助製造商提升產品質量，我們先後開發了六個版本的基於深度學習的鋼材表面缺陷檢測系統。我們的模型採用基於單階段和多階段缺陷檢測的深度學習方法。我們通過選擇合適的檢測器組件來改進它：注意力模塊、卷積模塊和區域提議模塊，以精確定位鋼缺陷區域。作為模型開發的一部分，我們通過比較超分辨率和縮放技術的概念提出了一個新穎的預處理階段。這一階段解決了鋼鐵缺陷數據集中的四個不一致特徵：缺陷分辨率方面、不同的缺陷尺度、不同的缺陷方向和任意缺陷形狀。此外，我們提出了新的最終縮放來選擇測試圖像大小

，因為這是一個關鍵問題，因為每個鋼鐵數據集都有自己的圖像大小。實驗研究表明，我們提出的模型從初始版本到穩定版本不斷提高檢測精度和效率。我們希望我們的創新能夠通過提高生產力和保持高產品質量來加速鋼鐵製造過程的自動化。

整合潛藏語者風格資訊於多語言語碼轉換語音合成

為了解決pytorch version的問題，作者王奕雯 這樣論述：

本文致力於研究並建置一個任一語者風格中英文語音合成系統，透過整合潛藏的語者風格資訊，使該系統最終能夠以任一語者、任一風格、以及中英文文本作為條件，輸出一個具有特定語者、風格，且對應於文本內容的合成語音。基 Tacotron2 合成器的注意力機制與解碼器，我們建置一個生成卷積編碼器，將語言特徵作為參數產生器的輸入，以生成文本編碼器中每層網路所需的參數，使該編碼器能同時為不同語言的文本進行編碼。接著，加入一個對抗式語者分類器，利用梯度反轉層之概念使文本編碼器能夠學習語者獨立的文本資訊，於推斷時模型能夠跨語言的轉換說話人聲音。進一步，我們透過以下模塊來整合語者風格資訊並提高語音質量：可獨立訓練的語

者編碼器，對任一參考音檔提取語者資訊，達到複製任一說話人聲音的效果；具有批量實例標準化的無監督式全局風格標註層，學習對音頻當中的風格正確建模，於推斷時可從任一參考音檔提取說話人風格，同時也可自行指定任一網路習得之風格進行合成，使該系統更符合人類可自由控制語音風格的特性；語音鑑別器，將合成器視為生成器，加入辨別真假語音的鑑別器，透過生成對抗網路之訓練概念，使合成語音更加難以被分辨真偽，進而提升語音品質。此外，我們應用遷移式學習方法訓練一個 WaveGlow 聲碼器，用以即時生成語音。最終，我們的中英文語音合成系統不僅可以合成高質量的雙語語音，還可從任一參考音檔中複製任一說話人的聲音與遷移任一說話

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