AI 術語詞典

對抗性攻擊是指通過對輸入數據進行微小且不易察覺的修改，使AI模型產生錯誤輸出的攻擊方式，用於測試模型的魯棒性。

對抗性穩健是指機器學習模型在面對惡意設計的對抗樣本時，仍能維持其預測準確性的能力，抵抗攻擊。

注意力可視化是一種技術，用於呈現神經網路模型在處理輸入時，將注意力集中在哪些部分。它能幫助理解模型決策過程，並診斷潛在問題。

自駕車是指無需人類駕駛員干預，能自主感知環境、做出決策和控制行駛的車輛。自駕系統整合了計算機視覺、傳感器融合、路徑規劃和深度學習，是 AI 應用中最複雜的系統。

膠囊網路是一種神經網路架構，旨在解決卷積神經網路在處理物件方向和空間關係上的不足，透過膠囊和路由機制，更有效地捕捉物件的層次結構。

電腦視覺（Computer Vision）讓 AI 從圖像與影片中辨識物件、文字、人臉，廣泛用於自駕車、人臉辨識、醫療影像分析、工廠瑕疵檢測。

機器人視覺是指機器人使用攝像頭和深度傳感器配合計算機視覺算法，感知和理解視覺世界，完成抓取、組裝、檢測等任務。它使機器人能在動態環境中自主操作，廣泛應用於製造、物流和醫療。

對比學習是一種自監督學習方法，通過學習區分相似和不相似的樣本，從而提取資料的有效表示，無需人工標註。

ControlNet 是一種神經網路結構，用於控制大型擴散模型，例如 Stable Diffusion，以實現更精確的圖像生成控制，例如基於草圖或邊緣圖生成圖像。

資料擴增術是一種增加訓練資料多樣性的技術，透過對現有資料進行微小的修改，創造出新的、但仍然代表相同類別的資料點，以提升模型泛化能力。

去噪擴散機率模型（DDPM）是一種生成模型，通過逐步添加高斯噪聲破壞資料，然後學習逆向過程，從噪聲中重建資料，實現高品質的資料生成。

DenseNet是一種深度學習模型，透過密集連接每一層到所有後續層，最大化層之間的資訊流動，增強特徵重用，減少梯度消失問題。

Dice Loss是一種用於衡量兩個樣本之間相似度的損失函數，尤其適用於處理不平衡的資料集，常見於圖像分割任務。

EfficientNet 是一系列由 Google 開發的卷積神經網路架構，旨在透過複合縮放方法，在準確度和效率之間取得最佳平衡。

焦點損失函數 (Focal Loss) 是一種用於解決物件偵測中類別不平衡問題的損失函數，它通過降低易分類樣本的權重，使模型更關注難分類樣本。

在圖像中定位自然語言描述的物體，通過將文本表達與圖像中的視覺區域進行對應，實現視覺語言理解。

識別和分類手部的形狀、位置和動作，用於人機互動、手語識別等應用。

分析包含數百個窄頻譜波段的影像，以識別材料成分與特性。

AI 模型對數位圖片進行處理、分析或生成的基礎技術，涵蓋像素級的特徵萃取、語意解析與跨模態影像合成。

影像描述生成（Image Captioning）是電腦視覺與自然語言處理的交叉任務，旨在讓模型自動為輸入影像產生自然語言描述，是多模態 AI 的核心應用之一，評估指標常用 BLEU、CIDEr、SPI

圖像分類是電腦視覺中的一項任務，旨在將圖像分配到預定義的類別中。模型學習圖像特徵，並基於這些特徵預測圖像所屬的類別。

利用周邊像素信息自動填充或重建影像中的遺失、損壞或標記區域，用於去除物體、修復老照片等。

衡量兩個邊界框或區域重疊程度的指標，值域 0 到 1，常用於物件偵測與影像分割的評估。

MobileNet是一種針對移動和嵌入式設備設計的輕量級深度神經網路架構，旨在實現高效的資源利用和快速的推論速度。

互信息衡量兩個隨機變數之間相互包含的信息量，數值越大代表相關性越高，常用於特徵選擇、圖像配準等任務。

利用神經網絡隱式表達3D場景的函數，能從多視角影像重建逼真的3D場景和新視角合成。

物件偵測是一種電腦視覺技術，用於識別影像或影片中特定物件的位置和類別，常用於自動駕駛、安全監控、零售分析等。

單樣本學習是一種機器學習方法，旨在僅使用一個或少數幾個樣本來學習新的類別或概念，模擬人類快速學習的能力。

估計影片相鄰幀之間像素的運動向量，用於動作檢測、影片壓縮、視覺導航等應用。

一種整合實例分割與語義分割的神經網路架構，透過特徵金字塔網路同時處理前景物件與背景環境的高效模型。

病理學AI利用人工智慧分析組織切片影像，輔助病理醫生診斷癌症、感染等疾病，提升診斷效率和客觀性。

確定人體或物體在三維空間中的位置和方向，通常輸出關鍵點（如關節位置）的坐標。

程式化標註是一種利用程式碼（例如，規則、啟發式方法或外部知識庫）自動生成訓練資料標籤的技術，以加速模型開發。

Real指真實世界資料或物理環境，作為生成式AI判別真偽的基準，或強化學習訓練後最終部署落地的目標場景。

衡量AI系統在理解和識別輸入資料（如圖像、語音、文本）時的準確性與可靠性。高辨識品質是確保模型效能和應用成功的關鍵。

遙感技術是從遠處獲取地球表面資訊的科學與藝術，不直接接觸目標。

以紅（Red）、綠（Green）、藍（Blue）三原色疊加表示顏色的加法混色模型，是數位影像與電腦視覺任務中圖像表示的基礎格式。

機器人學是設計、建造、操作和應用機器人的科學和工程學科，涉及機械工程、電子工程、電腦科學等多個領域。

處理合成孔徑雷達影像，提取地物資訊，應用於環境監測、災害評估等領域。

對圖像中每個像素進行類別標記，將整張圖像分解為具有語義意義的區域的電腦視覺任務。

Stable Diffusion 是一種潛在擴散模型，用於根據文字描述生成高質量圖像，透過迭代去噪過程，從隨機噪聲中產生逼真圖像。

文字生成3D模型是指利用人工智慧技術，將文字描述轉換為對應的3D模型，實現從文字到視覺化模型的自動生成。

透過輸入自然語言描述，利用深度學習模型自動合成出符合語意內容與風格之圖像的多模態技術。

非結構化資料是指沒有預定義格式或組織方式的資料，難以直接儲存和分析，例如文字、圖像、音訊和影片。

結合電腦視覺與自然語言處理的跨學科領域，使人工智慧系統能夠同時理解、對齊並處理影像與文字資訊。

Vision Transformer (ViT) 是一種將 Transformer 架構應用於圖像識別的深度學習模型，它將圖像分割成小塊，並將其視為序列進行處理。

視覺語言模型結合電腦視覺與自然語言處理，使機器能理解並生成圖像與文字之間的關聯，應用廣泛，例如圖像描述生成和視覺問答。

視覺敘事指利用連續圖像或影片傳達故事的技術。在多模態AI中，模型能將文本轉化為具連貫情節的視覺序列。

弱監督學習利用不精確、不完整或帶有雜訊的標籤資料來訓練機器學習模型，降低對大量精確標註資料的依賴。

用3D高斯分佈代表場景幾何，通過可微分光柵化實現高速3D重建和新視角合成。