Thị giác máy tính

Danh sách Tài liệu :

• Image Classification on MNIST | Báo cáo bài tập lớn học phần Thị giác máy tính | Trường Đại học Phenikaa

  13 7 lượt tải 14 trang

  Các mô hình mạng của chúng tôi bao gồm nhiều lớp tích chập và một lớp được kết nối đầy đủ ở cuối. Trong mỗi lớp tích chập, một tích chập 2D được thực hiện, tiếp theo là chuẩn hóa hàng loạt 2D và kích hoạt ReLU. Tổng hợp tối đa hoặc tổng hợp trung bình không được sử dụng sau khi tích chập. Thay vào đó, kích thước của bản đồ tính năng bị giảm sau mỗi lần tích chập vì phần đệm không được sử dụng. Ví dụ: nếu chúng ta sử dụng nhân 3×3 , chiều rộng và chiều cao của hình ảnh sẽ giảm đi hai sau mỗi lớp tích chập. Cách tiếp cận tương tự được thực hiện trong các mạng khác [6, 2]. Tài liệu giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời bạn đón xem.

  Danh mục: Đại học Phenika

  Môn: Thị giác máy tính

  Dạng: Báo cáo

  Tác giả: 0136_Trần Thảo Vy

  Xem ngay

  2 tuần trước

  Xem ngay
• Segment anything in medical images | Báo cáo bài tập lớn học phần Thị giác máy tính

  19 10 lượt tải 24 trang

  Một trong những lý do chính khiến chúng tôi lựa chọn đề tài này là nhu cầu cấp thiết của việc nâng cao chất lượng và hiệu quả trong việc chuẩn đoán y tế. Hình ảnh y tế, chẳng hạn như MRI, CT scan và X-quang, đóng vai trò quan trọng trong việc xác định và điều trị nhiều loại bệnh. Tuy nhiên, quá trình phân tích những hình ảnh này thường phức tạp và đòi hỏi sự can thiệp của các chuyên gia có trình độ chuyên môn cao. Bằng cách áp dụng các thuật toán học sâu và AI vào việc phân đoạn hình ảnh y tế, chúng ta có thể tự động hóa quá trình này, giảm thiểu sai sót và tiết kiếm thời gian cho bác sĩ. Tài liệu giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời bạn đón xem.

  Danh mục: Đại học Phenika

  Môn: Thị giác máy tính

  Dạng: Báo cáo

  Tác giả: 0136_Trần Thảo Vy

  Xem ngay

  3 tuần trước

  Xem ngay
• Nhận diện cảm xúc khuôn mặt | Báo cáo bài tập lớn học phần Thị giác máy tính

  45 23 lượt tải 6 trang

  Thông qua việc phân tích phản ứng của họ đối với điều gì đó hoặc tình trạng cảm xúc hoặc phúc lợi của họ tại một thời điểm cụ thể, có thể khám phá ra cảm giác của họ. Khả năng nhận ra cảm xúc của một người qua nét mặt là một kỹ năng có giá trị vì nó có thể mang tính hướng dẫn hơn so với giao tiếp bằng lời nói trong một số ngữ cảnh, đặc biệt khi giao tiếp bằng lời nói không có hoặc không tiết lộ nhiều thông tin. Tài liệu giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời bạn đón xem.

  Danh mục: Đại học Phenika

  Môn: Thị giác máy tính

  Dạng: Báo cáo

  Tác giả: 0136_Trần Thảo Vy

  Xem ngay

  3 tuần trước

  Xem ngay
• Nhận diện ngôn ngữ ký hiệu | Báo cáo bài tập lớn học phần Thị giác máy tính

  19 10 lượt tải 21 trang

  Dữ liệu đầu vào là các video chứa các cử chỉ và biểu hiện của ngôn ngữ ký hiệu. Mỗi video được biểu diễn dưới dạng một chuỗi các khung hình (frames), trong đó mỗi khung hình thể hiện trạng thái của ngôn ngữ ký hiệu tại một thời điểm nhất định. Để tránh tình trạng overfitting, các lớp dropout có thể được thêm vào giữa các lớp fully connected để ngẫu nhiên loại bỏ một số nơ-ron trong quá trình huấn luyện. Tài liệu giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời bạn đón xem.

  Danh mục: Đại học Phenika

  Môn: Thị giác máy tính

  Dạng: Báo cáo

  Tác giả: 0136_Trần Thảo Vy

  Xem ngay

  3 tuần trước

  Xem ngay