TAILIEUCHUNG - Ứng dụng Deep Learning cho bài toán phân lớp hình ảnh xe máy

Bài viết Ứng dụng Deep Learning cho bài toán phân lớp hình ảnh xe máy trình bày việc tìm hiểu lý thuyết, thu thập dữ liệu thực tế, áp dụng và đánh giá hiệu quả sử dụng Deep CNN cho bài toán phân lớp hình ảnh xe máy. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2017. ISBN 978-604-82-2274-1 ỨNG DỤNG DEEP LEARNING CHO BÀI TOÁN PHÂN LỚP HÌNH ẢNH XE MÁY Phạm Trí Công Lại Hiền Phương Bùi Thị Thu Cúc Trường Đại học Thủy lợi email phtcong@ 1. GIỚI THIỆU CHUNG Ma trận bên trái là một hình ảnh trắng đen được số hóa. Ma trận có kích thước 5 5 và Deep learning đã và đang là một chủ đề AI mỗi điểm ảnh có giá trị 1 hoặc 0 là giao điểm được bàn luận sôi nổi và đạt được độ chính của dòng và cột. Convolution hay tích chập là xác cao trong nhiều bài toán. Trong đó Deep nhân từng phần tử trong ma trận 3 3. Sliding CNN đã được ứng dụng trong các hệ thống Window hay còn gọi là kernel filter hoặc thông minh xử lý ảnh lớn với độ chính xác feature detect là một ma trận có kích thước cao như nhận diện khuôn mặt người phát triển xe hơi tự lái hay drone giao hàng tự nhỏ như trong ví dụ trên là 3 3. Convolution động. Việc tìm hiểu và ứng dụng Deep hay tích chập là nhân từng phần tử bên trong Learning vào các bài toán thực tế khác là rất ma trận 3 3 với ma trận bên trái. Kết quả cần thiết và đã đang trở thành một xu thế tất được một ma trận gọi là Convoled feature yếu. Trong nghiên cứu này tác giả tìm hiểu lý được sinh ra từ việc nhận ma trận Filter với thuyết thu thập dữ liệu thực tế áp dụng và ma trận ảnh 5 5 bên trái. đánh giá hiệu quả sử dụng Deep CNN cho Mô hình mạng CNN Về cơ bản mạng bài toán phân lớp hình ảnh xe máy. CNN gồm hai phần phần đầu tiên là Features Extractor trích chọn đặc trưng và phần thứ 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU hai là Fully Connected có nhiệm vụ phân lớp 2 . . Deep CNN CNN hay Convolutional Neural Network là Mạng nơ-ron tích chập một trong những mô hình đã có từ lâu nhưng gần đây mới được nhắc lại cùng với sự bùng nổ của Deep Learning. Hình 2. Mô hình mạng CNN Convolutional là gì Ảnh đầu vào sẽ được trích chọn đặc trưng qua nhiều bước Convolution amp Pooling. Sau đó các đặc trưng này sẽ là đầu vào cho tầng phân lớp. Deep CNN Tuy mạng CNN và nghiên cứu mạng nơron đã có

• Cơ khí - Chế tạo máy
• Mô hình mạng CNN
• Ứng dụng Deep Learning
• Bài toán phân lớp hình ảnh xe máy
• Mạng nơ ron tích chập
• Ma trận Filter
• Tạp chí Khoa học
• Mô hình mạng Nơron tế bào CNN
• Mạng Nơron tế bào CNN
• Ứng dụng trong ảnh xử lý ảnh
• Xử lý ảnh dùng PDE
• Phương trình khuếch tán phức tuyến tính
• Xử lý ảnh
• Xử lý ảnh y tế
• Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ 25
• Hội nghị Điện tử Truyền thông Công nghệ Thông tin
• Mạng CNN đa đầu vào
• Phân loại điều chế tự động
• Tín hiệu điều chế
• Mô hình mạng nơ ron đa đầu vào
• Ảnh viễn thám siêu phổ
• Máy học hạt nhân cấp tốc
• Phương pháp phân loại ảnh viễn thám
• Mô hình CNN KELM
• Mô hình deep learning nhẹ
• Bài toán nhận dạng tuổi
• Bài toán nhận dạng giới tính
• Bộ dữ liệu Adience
• Lightweight CNN
• Mạng thần kính tích chập
• Lớp giảm kênh
• Thị giác máy tính
• Tầng Reduced Dimension
• Mô hình CNN
• Hệ thống nhận diện cảm xúc
• Mô hình Deep Learning
• Kiến trúc mạng LeNet
• Kỹ thuật phân lớp nhị phân
• Mô hình mạng Faster R CNN
• Mạng nơron tích chập
• Nhận dạng hình ảnh thực phẩm
• Kiến trúc mạng AlexNet
• Kiến trúc mạng VGGNet
• Mạng nơ ron
• Mạng nơ ron hồi quy
• Mạng CNN tích chập
• Mô hình học sâu
• Xe tự hành phát hiện đối tượng
• Ung thư phổi
• Phương pháp xác định vị trí nốt phổi
• Mô hình Faster R CNN
• Mô hình RetinaNet
• Kiến trúc mạng RetinaNet
• Mô hình học máy
• Phương pháp Transfer Learning
• Mô hình Deep Convolution Neural Network
• Mô hình Tacotron 2
• Tính chất ngữ âm của giọng
• Mạng nơron tích chập đa nhiệm
• Nhận dạng khuôn mặt
• Nhận dạng biểu cảm khuôn mặt
• Hệ thống quản lý học tập trực tuyến
• Mô hình CNN đa nhiệm
• Phân lớp phương tiện giao thông
• Kỹ thuật học sâu
• Mạng R CNN
• Công tác quản lý giao thông
• Mạng tích chập
• Một mô hình học sâu
• Bài toán phát hiện cảm xúc khuôn mặt
• Kiến trúc CNN
• Nâng cao chất lượng nhận dạng
• Truy vấn video
• Phương pháp Deep Neural Networks
• Mạng neural nhân tạo
• Mô hình Faster R CNN Resnet
• Mô hình SSD Mobilenet
• Hàm kích hoạt
• Huấn luyện CNN
• Phương pháp học sâu
• Hàm Leaky ReLU
• Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ kỹ thuật
• Đối tượng di động
• Mạng nhân chập học sâu
• Tiền xử lý
• Căn chỉnh khuôn mặt
• Phát hiện khuôn mặt
• Trích chọn đặc trưng
• Dữ liệu mẫu khuôn mặt
• Điều khiển robot di động sáu chân
• Robot di động sáu chân
• Ngôn ngữ Python
• Kỹ thuật robot
• Nhận dạng chữ số viết tay
• Multi layer perceptron
• Mô hình mạng nơ ron tích chập
• Nhận dạng cử chỉ tay
• Ra đa FMCW
• Phổ micro Doppler
• Mô hình Cross CNN
• Trinh sát điện tử
• Tín hiệu ra đa
• Kỹ thuật tiền xử lý
• Điều chế tín hiệu
• Phát hiện đối tượng
• Hệ thống báo động trực ca hàng hải
• Phân loại cà chua tự động
• Hệ thống phân loại cà chua
• Cải tiến trong Detectron2
• Kiến trúc mạng trong Detectron2
• Mô hình Mask R CNN