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東京藝大美術館長教你西洋美術鑑賞術：無痛進入名畫世界的美學養成

為了解決gopro規格比較的問題，作者秋元雄史 這樣論述：

　　空降日本亞馬遜書店「通俗西洋美術史」排行榜第1名！ 　　上市後立即引爆搶買熱潮，20天內緊急再刷！ 　　★日本最紅火藝術專案負責人秋元雄史，美術鑑賞代表作第一彈。 　　★秋元雄史首度以美術館長身分導覽，帶你無痛進入美學世界。 　　★全彩印刷，收錄23件世界名作，完整介紹14～20世紀的美術演進。 　　★讀完這本書，逛畫展時不再只有空洞讚嘆，人人服你專業有品味。 　　即刻拿得出手的美學素養，正是現代最強商業武器！ 　　培養新時代必備的美術鑑賞能力，讀這本就夠。 　　Apple創辦人史蒂夫．賈伯斯（Steve Jobs）、 　　Yahoo!前CEO梅莉莎．梅爾（Marissa Ann

Mayer）、 　　Airbnb創辦人喬．傑比亞（Joseph Gebbia Jr.）……， 　　為何這些世界級的企業家，在商業知識外，都具備高度的美術素養？ 　　何以全球各大企業陸續在社內研習中，增加「美術鑑賞」相關課程？ 　　不為別的，正因藝術是社交場合最安全的話題； 　　培養美術鑑賞能力，除了可增加底蘊，更能提升個人氣質與文史知識， 　　有了豐富的談資，溝通便能活色生香，做生意更加得心應手。 　　本書作者秋元雄史，現任日本最高藝術殿堂「東京藝術大學」美術館長， 　　同時也是日本最炙手可熱的藝術專案負責人。 　　他以西洋美術史演進為基礎，教你精準分析名畫繪製技巧、創作背景， 　　更以

23件世界名作為例，透過通俗但又精闢的圖文解說， 　　深入淺出地介紹14世紀文藝復興至20世紀普普藝術的變革。 　　◎來自東京藝術大學美術館長「感性以外」的美術鑑賞術 　　在美術館或博物館觀賞各類展品時—— 　　●除了「一般觀賞印象」與「外界評價」外，你還能提出其他論點嗎？ 　　●你能清楚且簡潔地說明，眼前這幅作品為何能成為名畫嗎？ 　　●巴洛克、印象派、野獸派、立體派的特色各是什麼，差異何在？ 　　●宗教畫、風景畫、人物畫、抽象畫……創作訴求大不同，怎麼解讀？ 　　「顏色很漂亮」、「構圖很有張力」、「真不愧是名畫」……， 　　這種訴諸「感性」的鑑賞方式十分重要；但，光有感性還不夠。

　　一般人缺少的，是「感性以外」的鑑賞能力，而這樣的能力是可以訓練的。 　　日本最紅火的藝術專案負責人秋元雄史，帶你這樣鑑賞西洋美術： 　　步驟一／從作品表現鑑賞：看懂繪圖技巧、色彩與主題等。 　　步驟二／從歷史背景鑑賞：理解創作當時的社會與思想背景等。 　　藝術名作中的確存在著「留芳百世，聞名全球」的理由。 　　如果沒能仔細地解讀暗藏其中的各種主題與寓意， 　　就只能淪為膚淺的走馬看花、拍照打卡。 　　相較於此，習得「感性以外」的鑑賞能力，就能更接近西洋美術本質， 　　日後不論碰上何種藝術作品，都能觸類旁通地舉一反三。 　　本書共收錄23件（共22幅名畫與1件工業製品）西洋美術史上，

　　曾引發各類革命性演進的關鍵作品， 　　透過這些曠世巨作的剖析與解讀，無痛習得「感性以外」的美術鑑賞術。 　　而在掌握了這套「作品表現、歷史背景」的美術鑑賞術之後， 　　觀看其他作品時，你的觀點與視角也會跟著改變。 　　面對藝術創作，你會有更深層的體悟、發表評論時更言之有物； 　　告別過去「真好看」、「好漂亮」、「很特別」等空洞感想， 　　成為談吐更有涵養、品味更上層樓的成熟大人。 　　◎館長帶逛！秋元雄史教你這樣參觀美術館，保證值回票價 　　‧常設展通常票價便宜，可用來練功；若是特別企畫展，先上網做功課。 　　‧就算一頭霧水也沒關係，觀展當下就是「張大眼睛用力看」。 　　‧把眼前所見

全數「語言化」，看見什麼就說什麼，有助理解與體悟。 　　・其實沒人看得懂「抽象藝術」，這時把「體驗」設為首要目標即可。 　　・太多作品逛不完？那就以「五件集中」的方式加速參觀，怎麼做？ 　　美術鑑賞已是現代成熟大人必備的全新知識， 　　無痛進入名畫世界的美學養成，就讀秋元雄史的西洋美術鑑賞術。 　　【全書收錄作品一覽】 　　●《雅典學院》拉斐爾．聖齊奧 　　●《蒙娜麗莎》李奧納多．達文西 　　●《最後的審判》米開朗基羅 　　●《倒牛奶的女僕》約翰尼斯．維梅爾 　　●《世界的起源》古斯塔夫．庫爾貝 　　●《奧林匹亞》愛德華．馬內 　　●《印象．日出》克洛德．莫內 　　●《向日葵》文生．梵谷

　　●《我們從何處來？我們是誰？我們向何處去？》保羅．高更 　　●《聖維克多山》保羅．塞尚 　　●《綠色條紋的馬諦斯夫人》亨利．馬諦斯 　　●《亞維農的少女》畢卡索 　　●《吶喊》愛德華．蒙克 　　●《紅、黃、藍、黑的構成》皮特．蒙德里安 　　●《白色上的白色》卡濟米爾．馬列維奇 　　●《橫躺的裸婦和貓》藤田嗣治（Léonard Foujita） 　　●《扎辮子的少女》亞美迪歐．莫迪里安尼 　　●《噴泉》馬歇爾．杜象 　　●《記憶的堅持》薩爾瓦多．達利 　　●《都市全景》馬克斯．恩斯特 　　●《One Number 31,1950》傑克遜．波洛克 　　●《空間概念：期待》盧齊歐．封塔納 　　●

《瑪麗蓮．夢露》安迪．沃荷 名人推薦 　　林平／臺北市立美術館長 　　許尹齡／藝術創作者 　　鄒駿昇／視覺藝術家 　　蔡依橙／素養教育工作坊策展人 　　謝佩霓／藝評家、策展人 　　簡秀枝／《典藏雜誌》社長 　　（按姓氏筆畫排列） 好評推薦 　　日本亞馬遜讀者五顆星推薦： 　　★★★★★ 把古典西洋名畫當成創新的基礎 　　美術鑑賞的書籍很多，不過這本書不僅容易閱讀， 　　而且重點條理分明，不光是藝術愛好家，就算是初學者也能輕易理解。 　　書中沒有太多其他美術書籍上常見的難懂詞彙或艱澀字句， 　　讓人立刻就對美術產生親切感。而在了解古典西洋名畫的時代背景後， 　　還可學到作品的價值，以及

創新的基礎。 　　★★★★★完美的西洋美術鑑賞解說書！ 　　「單憑感性鑑賞美術實在相當可惜。」這句狠狠戳中我的心。 　　看完美術展之後，我總覺得腦子一片混亂； 　　被詢問感想時，完全不知怎麼回答， 　　感覺自己似乎有許多地方需要重新學習。 　　就在這個時候，我發現了這本書。 　　其內容不光只有文藝復興之後的西洋美術史變遷， 　　以及巴洛克、現實主義、印象派等代表性作品的介紹。 　　除了完整的美術史演進之外， 　　作者還提出了「作品表現」和「歷史背景」兩個鑑賞步驟， 　　大家在面對書中未介紹的作品時，可以更容易理解其創作背景。 　　對喜歡西洋美術的門外漢來說， 　　這本書簡直就是完美的西洋美術

鑑賞解說書！ 　　我期待未來自己也能更深入西洋美術鑑賞的世界。 　　★★★★★學到更多「感性以外」的藝術鑑賞視角 　　在日本，人們常說「西洋美術只要以感性看待就行了」。 　　作者說，這是因為日本在明治時期首次看到的泰西繪畫屬印象派的緣故。   　　長久以來大家已習慣用感性的方式賞畫， 　　才會不重視西洋美術鑑賞所需要的知性教養。 　　作者在對那樣的傾向敲響警鐘的同時， 　　詳細　解說文藝復興乃至現代藝術的變遷。 　　我個人很喜歡這種解讀西洋繪畫的教養入門書，也拜讀過許多相關書籍， 　　不過，感覺這次所獲得的藝術鑑賞視角似乎更多了。 　　此書雖然分量不算厚重，但內容卻相當充實，彩色圖版也相當豐

富， 　　可說是相當值回票價的一本書。  

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基於深度學習之日夜移動車牌去模糊影像方法之研究

為了解決gopro規格比較的問題，作者郭益宏 這樣論述：

目錄摘要 IABSTRACT III致謝 V目錄 VI圖目錄 IX表目錄 XIV第一章、 緒論 11.1 研究動機 11.2 系統架構與流程 41.3 論文大綱 5第二章、 相關習知技術與知識 62.1 影像退化模型( Image Degradation Model) 62.2 深度學習( Deep Learning) 72.3 卷積神經網路( Convolutional Neural Network) 92.3.1. 卷積層( Convolutional Layer) 92.3.2. 池化層( Pooling Layer) 132.3.3

. 激勵函數( Activation Function) 142.3.4. 全連接層( Fully Connected Layer) 172.4 神經網路特徵傳遞方法 182.4.1 殘差網路( Residual Network) 192.4.2 密集連接網路( Densely Connected Networks) 212.4.3 特徵傳遞網路總結 232.5 CNN的注意力機制 242.5.1. 通道注意力( Channel Attention) 242.5.2. 空間注意力( Spatial Attention) 282.5.3. 混合注意力( Mi

xed Attention) 32第三章、 相關文獻探討與介紹 363.1 單張影像運動模糊復原相關文獻 363.1.1 直線運動模糊畫面之復原方法 383.1.2 Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 423.1.3 Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring 473.1.4 DeblurGAN-v2：Deblurring(Orders-of-Magnitude)F

aster and Better 533.2 視訊影像運動模糊復原相關文獻 563.2.1 Deep Video Deblurring for Hand-held Cameras 563.2.2 Triple-Adjacent-Frame Generative Network for Blind Video Motion Deblurring 60第四章、 本系統與方法 664.1 模糊影像合成資料集 684.2 資料前處理 724.2.1 影像角度旋轉 724.2.2 色彩變換 744.2.3 隨機亂數裁切 754.3 影像區域分割模組 764.

4 單張影像去模糊神經網路模組 784.4.1 殘差塊(ResBlock) 834.4.2 密集注意力(Dense Attention Block) 844.4.3 通道注意力(Channel Attention) 864.4.4 空間注意力(Spatial Attention) 904.4.5 損失函數(Loss Function) 94第五章、 實驗結果 965.1 實驗設備與環境 965.2 實驗結果與分析 975.2.1 主觀結果評估與比較 985.2.2 客觀結果評估與比較 1115.2.3 整體性比較 116第六章、 結論與未來方向

1186.1 結論 1186.2 未來方向 119參考文獻 120 圖目錄圖 1.1.1 日間快速移動車輛模糊影像復原:(A)模糊車輛影像(左大圖)、模糊車牌區域(右小圖);(B)復原車輛影像(左大圖)、復原車牌區域(右小圖) 2圖 1.1.2 夜間快速移動車輛模糊影像復原:(A)模糊車輛影像(左大圖)、模糊車牌區域(右小圖);(B)復原車輛影像(左大圖)、復原車牌區域(右小圖) 2圖 2.1.1 影像退化模型 6圖 2.2.1 淺層神經網路 7圖 2.2.2 深層神經網路 8圖 2.2.3 神經元 8圖 2.3.1 卷積神經網路 9圖 2.3.2 卷積運算過程

10圖 2.3.3 多個FILTER卷積示意圖 10圖 2.3.4 跨步卷積STRIDE=1 11圖 2.3.5 跨步卷積STRIDE=2 11圖 2.3.6 填充像素 12圖 2.3.7 最大值池化 13圖 2.3.8 平均值池化 14圖 2.3.9 SIGMOID函數 15圖 2.3.10 TANH函數 16圖 2.3.11 RELU函數 16圖 2.3.12 全連接層-二維向量轉換一維向量 17圖 2.4.1 模型退化問題 19圖 2.4.2 原始神經網路塊(A)殘差塊架構(B) 20圖 2.4.3 有無加入 RESNET 解決模型退化問題差異 20圖 2.4.

4 密集連接示意圖 21圖 2.4.5 RESNET與DENSENET測試比較結果 23圖 2.5.1 SENET 的通道注意力層架構 25圖 2.5.2 左邊為原始RESNET架構 右邊為加入SENET的RESNET架構 27圖 2.5.3 左邊為原始INCEPTION架構 右邊為加入SENET的INCEPTION架構 27圖 2.5.4 SENET 測試結果 28圖 2.5.5 SENET訓練曲線 28圖 2.5.6 DANET模型架構圖 29圖 2.5.7 位置注意力(POSITION ATTENTION)模型 30圖 2.5.8 通道注意力(CHANNEL ATTEN

TION)模型 31圖 2.5.9 CITYSCAPES測試集測試數據 32圖 2.5.10 CBAM架構 33圖 2.5.11 CBAM 通道注意力層 34圖 2.5.12 CBAM 的空間注意力層 34圖 2.5.13 文獻 [16]比較結果圖 35圖 3.1.1 等速模糊影像之倒頻譜 38圖 3.1.2 非等速模糊影像之倒頻譜 38圖 3.1.3 文獻 [24]方法流程圖 38圖 3.1.4 (A)等速運動模糊影像與其傅立葉轉換頻譜圖;(B)非等速運動模糊影像與其傅立葉轉換頻譜圖 39圖 3.1.5 軌跡偏移示意圖 40圖 3.1.6 PSF 估計流程圖 40圖

3.1.7 文獻 [24]等速運動模糊復原結果 41圖 3.1.8 文獻 [24]非等速運動模糊復原結果 41圖 3.1.9 文獻 [25]多尺度模型架構圖 42圖 3.1.10 文獻 [25](A)原始殘差塊、(B)改進後的殘差塊 44圖 3.1.11 文獻 [25]GOPRO資料集(A)真實世界清晰影像、(B)傳統方法BLUR KERNEL合成、(C)文獻 [25]通過平均清晰幀合成模糊影像 44圖 3.1.12 文獻 [18]比較數據 46圖 3.1.13 文獻 [26]與相關文獻比較 47圖 3.1.14 文獻 [26]網路架構圖 48圖 3.1.15 文獻 [26]編

/解碼器架構 49圖 3.1.16 文獻 [19]DMPHN不同層級輸出結果 51圖 3.1.17 文獻 [26]客觀評估結果比較 51圖 3.1.18 (A)文獻 [19]中所提到的網路架構、(B)實際上程式碼網路架構 52圖 3.1.19 文獻 [27]與相關文獻比較 53圖 3.1.20 文獻 [27]網路架構圖 54圖 3.1.21 合成的模糊圖像的視覺比較，無插值(A,C)和有插值(B,D) 55圖 3.1.22 文獻 [27]客觀評估結果比較 55圖 3.2.1 文獻 [31]提取相鄰幀之間特徵 57圖 3.2.2 文獻 [31]網路架構 58圖 3.2.3 文

獻 [31]DBN網路詳細規格 58圖 3.2.4 文獻 [31]與其他方法比較 59圖 3.2.5 文獻 [32]提出的架構 61圖 3.2.6 文獻 [32]粗糙去模糊網路架構 62圖 3.2.7 文獻 [32]合併子網路 62圖 3.2.8 文獻 [32]精細去模糊網路架構 63圖 3.2.9 文獻 [32]與其他相關文獻比較之數據 65圖 3.2.10 文獻 [32]與其他相關文獻方法去模糊結果 65圖4.1 系統流程圖 67圖 4.1.1 模糊影像合成方法示意圖(天橋-正面角度) 69圖 4.1.2 模糊影像合成方法示意圖(道路-側面角度) 69圖 4.1.3

不同張數模糊長度(天橋-正面角度) 70圖 4.1.4 不同張數模糊長度(道路-側面角度) 71圖 4.2.1 影像角度旋轉(正、側面角度) 73圖 4.2.2 影像RGB轉換成HSV(正、側面角度) 74圖 4.2.3 隨機亂數區域裁剪(正、測面角度) 75圖 4.3.1 影像區域分割(正、側面角度) 77圖 4.4.1 單張影像去模糊神經網路 79圖 4.4.2 RESBLOCK 83圖 4.4.3 DENSE ATTENTION BLOCK 84圖 4.4.4 通道注意力運算過程 87圖 4.4.5 最大值池化計算方式 87圖 4.4.6 平均值池化計算方式 88

圖 4.4.7 特徵權重計算方法 89圖 4.4.8 將兩種特徵圖進行通道串接 90圖 4.4.9 空間注意力運算過程 91 表目錄表格 1 單張影像去模糊神經網路詳細內容 79表格 2 DENSE ATTENTION BLOCK詳細內容(以下稱作DAB) 85表格 3 有無加入通道注意力和空間注意力比較結果(正面) 92表格 4 有無加入通道注意力和空間注意力比較結果(側面) 93表格 5 清晰影像合成模糊 99表格 6 真實模糊 99表格 7 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間雨天) 99表格 8 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間) 101表格

9 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(夜間) 102表格 10 路口一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間) 103表格 11 路口二所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(夜間) 104表格 12 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(日間雨天) 105表格 13 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(日間陰天) 106表格 14 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(夜間) 107表格 15 路口一所拍攝的真實模糊復原比較(日間) 108表格 16 路口一所拍攝的真實模糊復原比較(夜間雨天) 109表格 17 路口二所拍攝的真實模糊復原比較(夜間) 110表格 18 表格7測試影像之客觀

評估結果(天橋一日間雨天) 111表格 19 表格8測試影像之客觀評估結果(天橋一日間) 111表格 20 表格9測試影像之客觀評估結果(天橋一夜間) 112表格 21 表格10測試影像之客觀評估結果(路口一日間) 112表格 22 表格11測試影像之客觀評估結果(路口二夜間) 112表格 23 表格12測試影像之客觀評估結果(天橋一日間雨天) 113表格 24 表格13測試影像之客觀評估結果(天橋一日間陰天) 113表格 25 表格14測試影像之客觀評估結果(天橋一夜間) 114表格 26 表格15測試影像之客觀評估結果(路口一日間) 114表格 27 表格16測試影像之客

觀評估結果(路口一夜間雨天) 115表格 28 表格17測試影像之客觀評估結果(路口二夜間) 115表格 29 各個方法的處理方式與優缺點比較 117