- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 4 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 4: Các kiến trúc xử lý ảnh phổ biến tiếp tục khám phá các mô hình CNN tiên tiến và ứng dụng thực tế. Chuyên đề này ôn lại kiến trúc CNN, giới thiệu các mô hình xử lý ảnh phổ biến và kỹ thuật học chuyển tiếp (Transfer Learning) mạnh mẽ. Nắm vững các kiến trúc này giúp bạn giải quyết...
39 p fbu 26/10/2025 20 0
Từ khóa: Kỹ thuật học sâu, Machine learning, Mô hình máy học, Kiến trúc CNN, Mô hình xử lý ảnh, Học chuyển tiếp, Ứng dụng thị giác máy tính
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 3 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 3: Mạng Convolutional Neural Network tập trung vào một trong những kiến trúc mạng nơ-ron mạnh mẽ nhất, đặc biệt hiệu quả trong xử lý ảnh. Chuyên đề này giới thiệu về CNN, cách thức hoạt động và hướng dẫn cài đặt CNN sử dụng thư viện Tensorflow. Đây là kiến thức cốt lõi để bạn xây dựng các...
37 p fbu 26/10/2025 18 0
Từ khóa: Kỹ thuật học sâu, Machine learning, Mô hình máy học, Mạng Convolutional Neural Network, Kiến trúc CNN, Xử lý ảnh, Cài đặt Tensorflow, Thị giác máy tính
Thiết kế hệ thống nhận dạng biển báo giao thông với ứng dụng YOLO
Trong bài báo này, các tác giả đề xuất thiết kế Hệ thống nhận dạng biển báo giao thông dựa trên kỹ thuật thị giác máy tính và thuật toán YOLO, phiên bản thứ 7. Hệ thống đề xuất được thiết kế để nhận dạng 9 loại biền báo giao thông ở Việt nam bao gồm: cấm rẽ trái, cấm rẽ phải, cấm rẽ trái-phải, cấm đỗ, cấm dừng-đỗ, cấm ô tô...
14 p fbu 24/04/2024 47 0
Từ khóa: Hệ thống nhận dạng biển báo giao thông, Nhận dạng biển báo giao thông, Thuật toán YOLO, Thuật toán YOLT, Kỹ thuật thị giác máy tính, Thị giác máy tính, Hệ thống giao thông thông minh
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật