
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 7: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 1)
Thông tin tài liệu:
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 7: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 1) Chương 6: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 1) 01/02/2021 2 Nội dung 1. Giới thiệu tổng quan về thị giác máy và các ứng dụng 2. Giới thiệu về bài toán phát hiện đối tượng 3. Giới thiệu một số mạng đề xuất vùng R- CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN… 4. Giới thiệu một số mạng không đề xuất vùng: SSD, Yolo … 01/02/2021 3 Giới thiệu tổng quan về thị giác máy và các ứng dụng 01/02/2021 4 Biology Psychology Neuroscience Physics optics Cognitive sciences Image Algorithms, processing Computer theory,… Computer Science Vision Systems, Speech, NLP architecture, … Robotics Information retrieval Machine Engineering learning Mathematics 01/02/2021 5 Thế nào là Thị giác máy tính? Ảnh hoặc video Thiết bị cảm biến Thiết bị diễn giải Diễn giải Vườn, mùa xuân, cây cầu, nước, cây cối, hoa, màu xanh… 01/02/2021 6 Mắt người rất nhạy 100 ms mỗi khung hình, Potter, Biederman, etc. 1970s Chưa hề nhìn thấy ảnh và không biết có người trong đó Nhưng có thể nhận ra dễ dàng 01/02/2021 7 Thị giác con người vẫn có nhiều yếu điểm 01/02/2021 8 01/02/2021 9 Mục tiêu của thị giác máy tính • Cầu nối giữa các điểm ảnh biểu diễn bằng số với ngữ nghĩa Source: S. Narasimhan Cái chúng ta thấy Cái mà máy tính nhìn thấy 01/02/2021 10 Tại sao nên học thị giác máy tính? • Hữu ích: Ảnh và video khắp nơi! Personal photo albums Movies, news, sports Giám sát và an ninh Ảnh y tế, viễn thám, thiên văn 01/02/2021 11 Thị giác máy có thể dùng như thiết bị đo đạc Real-time stereo Structure from motion Reconstruction from Internet photo collections NASA Mars Rover Pollefeys et al. Goesele et al. 01/02/2021 12 Thị giác máy là nguồn thông tin ngữ nghĩa amusement park sky Objects Activities Scenes The Wicked Cedar Point Locations Twister Text / writing Faces ride Ferris Gestures wheel Motions ride Emotions… 12 E Lake Erie water ride Slide credit: Kristen Grauman tree tree people waiting in line people sitting on ride umbrellas tree maxair carousel deck bench tree 01/02/2021 ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Bài giảng Học sâu và ứng dụng Học sâu và ứng dụng Thị giác máy tính Bài toán phát hiện đối tượng Bài toán thị giác máy Mạng một giai đoạnTài liệu có liên quan:
-
Giáo trình Thị giác máy tính và ứng dụng: Phần 2
92 trang 185 0 0 -
74 trang 161 0 0
-
9 trang 96 0 0
-
Độ chính xác nhận dạng trong mô hình Faster R-CNN khi có nhiễu
5 trang 68 0 0 -
11 trang 47 0 0
-
Giáo trình Mạng nơ ron học sâu và ứng dụng: Phần 2
53 trang 44 0 0 -
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 3: Giới thiệu về mạng tích chập (Conv Neural Networks)
48 trang 43 0 0 -
Cải tiến một số thuật toán heuristic giải bài toán clique lớn nhất
9 trang 43 0 0 -
Giáo trình Thị giác máy tính và ứng dụng: Phần 1
70 trang 42 0 0 -
Ứng dụng mô hình học sâu thích ứng trong bài toán phát hiện phương tiện giao thông
9 trang 38 0 0 -
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 1 - ĐH Bách khoa Hà Nội
34 trang 37 0 0 -
Phát triển mô hình học sâu cho tra cứu thông tin vật phẩm trong game bằng hình ảnh
13 trang 37 0 0 -
Nhận dạng hình trạng bàn tay sử dụng thuật toán YOLOv7
7 trang 36 0 0 -
Một phương pháp tiếp cận nhận dạng khuôn mặt người bằng huấn luyện học máy
15 trang 34 0 0 -
Xác định tốc độ phương tiện trên đường cao tốc dựa trên thị giác máy tính
7 trang 33 0 0 -
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 2: Giới thiệu về mạng nơ-ron
38 trang 32 0 0 -
Nhận dạng một số nhãn hàng trên kệ hàng siêu thị sử dụng kỹ thuật học sâu
27 trang 31 0 0 -
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 4: Huấn luyện mạng nơ-ron (Phần 1)
46 trang 31 0 0 -
Phân đoạn hộp sọ của con người bằng học sâu
8 trang 29 0 0 -
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 8: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 2)
46 trang 28 0 0