Foreground的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Noragami Omnibus 2 (Vol. 4-6): Stray God

為了解決Foreground的問題，作者Adachitoka 這樣論述：

Adachitoka is the mash-up pen name for two female artists: Adachi draws the foreground characters and Tokashiki draws the backgrounds. They have previously worked on Alive, which was published in the US by Del Rey Manga.

Foreground進入發燒排行的影片

水下顯著物目標檢測

為了解決Foreground的問題，作者林祐丞 這樣論述：

顯著物偵測(SOD)在深度學習架構下已達到相當先進的成果。然而既有的研究大部分都專注在陸上場景，水下場景的顯著物偵測仍有待發展。在這篇論文中，我們蒐集並標註一水下顯著物資料集，用以驗證我們提出的模型方法。本論文中提出二種方法提昇顯著物偵測準確度。第一，我們先嘗試利用了水下影像模糊特性，幫助深度網路學習顯著物偵測。首先，我們會從原圖計算生成模糊圖，並與原圖一起輸入模型抽取特徵並融合，藉以提昇顯著物偵測準確度。第二，我們提出基於模糊圖對原圖增益作調整的一種資料擴增的方法。實驗結果顯示在最新顯著物偵測模型上，使用這兩種方法，皆可有效提昇效能。而提出的資料擴增方法的成效，比第一種方法更為有效。

Noragami Omnibus 1 (Vol. 1-3)

為了解決Foreground的問題，作者Adachitoka 這樣論述：

Adachitoka is the mash-up pen name for two female artists: Adachi draws the foreground characters and Tokashiki draws the backgrounds. They have previously worked on Alive, which was published in the US by Del Rey Manga.

指靜脈辨識系統應用於車載電腦

為了解決Foreground的問題，作者楊子涵 這樣論述：

在數位資訊、通訊技術快速發展下，個人資訊安全領域受到各界注視。傳統身分識別方法存在者許多風險。生物特徵辨識方法其利用普遍性、永久性、差異性及可蒐集性等性質，被視為最有效的解決方案之一。又因外部生理特徵仍存在被盜用、干擾過多、便利性低等因素使得指靜脈辨識系統之研究更受到高度重視。在共享經濟正衝擊傳統的經濟模式，與車用電子智能化發展下，各大車廠逐漸導入生物特徵辨識技術增加財產安全性。但共享車輛卻倚靠傳統的識別方法進行身分驗證。本研究將以共享車輛的車載電腦系統作為背景開發以深度學習為基礎之指靜脈辨識系統。本論文所開發之演算法在使用者指頭偏轉、偏移、縮放、外部光源干擾及環境複雜之問題下，探討各影像預

處理方法對於系統效能之影響。並在新冠肺炎流行於全球之際，本論文所開發之系統在衛生性較高的非接觸式硬體上仍具有高精準度與高穩定性之表現。