Sun* AI Research Team

Chào mọi người, ở một bài trước đây mình đã từng viết về một số tips khi sử dụng Jupyter-Notebook còn ở bài viết này mình sẽ chia sẻ một số function mình nghĩ là sẽ hữu ích khi bạn xử lý dữ liệu ở dạng bảng biểu. Bây giờ thì cùng bắt đầu thôi nào!

1. read, save function Thực chất là hàm này thì lúc đọc dữ liệu mình nghĩ hầu hết mọi người đều biết tuy nhiên là muốn sử dụng được các hàm tiếp...

1. Lời mở đầu Xin chào các bạn, tiếp tục nối tiếp các bài viết về xử lý ảnh bằng OpenCV như Nhận diện biển số xe Việt Nam, Corner Detection, Edge Detection, .... Hôm nay mình xin tiếp tục giới thiệu cho các bạn phương pháp chấm điểm bài thi trắc nghiệm bằng OpenCV. Mẫu đề trắc nghiệm tương đối đa dạng nhưng trong bài viết lần này mình lấy mẫu chính là đề thi trung học phổ thông quốc gia năm 2...

Tối qua rảnh rỗi lướt twitter chơi chơi tình cờ thấy bài viết hướng dẫn làm sao để tạo ra những biểu đồ để trực quan hóa dữ liệu theo cách ciu ciu nhất. Nên hôm nay tui cũng thử xem sao. Thực chất khi click ngay vào bài viết đó thấy mấy hình visualize dữ liệu trông thật đáng yêu và cực kỳ bắt mắt. Trong bài viết này tui sẽ chia sẻ cho mọi người một package cực kì dễ thương của python giống kiểu...

Tổng quan

Support Vector Machine (SVM) là một trong những thuật toán mạnh mẽ cũng như được sử dụng phổ biến nhất trong Machine Learning. Ý tưởng chủ đạo của SVM là xây dựng một bộ phân lớp nhằm tối đa khoảng cách tối thiểu từ mỗi lớp tới siêu phằng phân chia. Để hiểu được cách xây dựng bài toán tối ưu cho SVM, chúng ta sẽ cần tới một chút kiến thức về hình học mà ở đây là khoảng cách từ một đi...

Introduction Face Detection

Face Detection là bài toán tìm vùng chứa mặt trong ảnh. Bài toán này có ứng dụng thực tế rất lớn như :

• Hệ thống an ninh ( bước đầu tiên để nhận dạng người )
• Tự đống lấy nét và phát hiện nụ cười để cho ra nhưng bức ảnh đẹp ( trong các điện thoại thông minh hiện nay,... )
• Phát hiện tuổi tác, chủng tốc và trạng thái cảm xúc để đánh dấu

Trong quá khứ, đây là một ...

1. Goal of the paper Notes: những thuật ngữ mình dùng trong bài này mà không có chú thích các bạn có thể tìm thấy trong bài A discussion of SSD của mình

Nếu các bạn còn nhớ trong bài SSD, object detection có thể được giải quyết theo bài regression và classification bình thường, cái khó ở chỗ là phần labeling . Khi đưa ảnh qua model, giả sử sẽ predict ra 4 boxes, 4 labels trong khi ảnh thật có ...

Xin chào tất cả mọi người, sau một thời gian rất rất dài im hơi lặng bóng, mình đã quay trở lại với công việc viết lách rồi đây (tara)

Cách đây gần 2 năm, mình bắt đầu biết đến BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), một nghiên cứu mới mang đầy tính đột phá, một bước nhảy vọt thực sự của Google trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Sự ra đời của pre-trained BERT đã kéo...

[IMG]

Bài viết tại series SOTA trong vòng 5 phút? I. Introduction Tối hôm trước khi mình đang ngồi viết bài phân tích paper yolov4 thì nhận được tin nhắn của một bạn có nhờ mình fix hộ bug khi training model yolov5 trong quá trình tham gia cuộc thi Global Wheat Detection trên kaggle và nó chính là lý do ra đời cho bài viết này của mình. Bài viết mang tính chất chia sẻ về phương pháp chứ mình thì tha...

Lời mở đầu PyTorch là một trong những framework rất mạnh mẽ với các task về Deep Learning. Nó vừa đủ dễ hiểu và tường minh để cho những người mới học cũng có thể bắt đầu dễ dàng nhưng cũng có khả năng mở rộng và customize rất linh hoạt cho những mô hình phức tạp hoặc được sử dụng trong những nghiên cứu mới, khi mà kiến trúc mô hình chưa từng thấy bao giờ. PyTorch mạnh mẽ còn bởi các hệ thống t...

Lời giới thiệu Xin chào các bạn. Đây là bài hướng dãn thứ 2 về PyTorch mà mình muốn viết cách đặc biệt để chia sẻ cho Cộng đồng PyTorch Việt Nam rất hi vọng chúng ta sẽ có nhiều niềm cảm hứng khi sử dụng với Framework này. Trong bài hôm nay chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về cách thực hiện một bước rất quan trọng trong quá trình thực hiện một bài toán số hóa đó chính là Alignment ảnh. Đây là một bước...

Hiện nay, việc biến đổi khí hậu đang dần có nhiều tác động tiêu cực hơn, gây ra những ảnh hưởng và thiệt hại to lớn. Chúng ta đã chứng kiến nhiều sự kiện thời tiết cực đoan ở hầu hết mọi nơi trên thế giới trong thời gian gần đây: bão Idai ở Mozambique, bão Hagibis ở Japan, nóng kỷ lục ở châu Âu, cháy rừng ở California, lũ lụt ở Venice, Ý… và nhiều thiên tai khác. Gần đây nhất có thể kể đến thảm...

Lời mở đầu Chao xìn các bạn, hôm nay tôi quay trở lại với một trong các vấn đề thường gặp phải hiện giờ trong làng AI:

• Biến 1 mô hình Machine Learning trở thành 1 sản phẩm thực tế chứ không còn là 1 PoC chỉ cần show cho khách hàng độ chính xác nữa

Nếu chỉ làm PoC thì chỉ cần theo luồng ở hình dưới là ok. Nhưng để làm sản phẩm thì còn thiếu chút chút

Hình dưới tôi mới chôm đc đâu đó trên goo...

1. Introduce Chắc hẳn các bạn đã nghe đến hoặc sử dụng công nghệ ảnh "3D" của Facebook. Với 1 bức ảnh 2D thông thường, Facebook 3D Photos có thể tạo ra 1 bức ảnh chuyển động nhỏ, tạo cảm giác như ảnh đang chuyển động hoặc video ngắn. Công nghệ của Facebook 3D Photos tạo sự đột phá nhờ vào khả năng tạo lớp của Layered Depth Image (LDI). Màu sắc (RGB) và chiều sâu (D) của 1 bức ảnh. Tuy nhiên phư...

Mở đầu Chào mọi người, hôm nay mình sẽ hướng dẫn cho các bạn chỉ cần sử dụng một dòng code có thể show ra được hết các đặc điểm của tập dữ liệu dưới dạng DataFrame mà bạn có. Thật là khó tin đúng không nào? Mình cũng thấy vậy cho đến khi dùng để trực quan hóa và phân tích dữ liệu titanic. Thôi, không dài dòng nữa cùng thử thôi nào?

Pandas

Pandas đã quá quen thuộc với chúng ta khi thực hiện tr...

Ở bài trước mình đã viết và đề cập tới việc search face bằng annoy và nó chỉ là một trong rất nhiều thư viện sử dụng thuật toán approximate nearest neighbors. Hôm nay mình sẽ nói rõ hơn và chi tiết hơn cách xây dựng một hệ thống nhận dạng khuôn mặt đơn giản from scrath từ các bước như: cách thu thập data của khuôn mặt, cách sử dụng và lấy data sao cho hợp lý nhất để search tốt nhất, ưu nhược ...

Giới Thiệu Bạn muốn xây dựng nhanh một model cho bài toán Instance Segmentation nhưng việc implement các State-of-the-art lại quá phức tạp và tốn thời gian debugging? Thì đây, Detectron2 của Facebook là giải pháp cho bạn . Mà hàng của Facebook thì bạn biết rồi đấy, xịn xò khỏi phải bàn . Thư viện này đủ gọn để tạo một bản mẫu nhanh nhưng cũng đủ linh hoạt để bạn custom model ch...

Đây là bài viết trong series Trà chanh- chém gió về paper I. Introduction Xin chào các bạn trong bài viết trước mình đã giới thiệu tới các bạn bài viết Xây dựng mạng nhận diện cảm xúc khuôn mặt cho người mới bắt đầu các bạn có thể đọc thêm theo đường link dưới đây. Như mình đã nói ở bài viết trước thì mình có dùng hàm cv2.CascadeClassifier('haarcascadefrontalfacedefault.xml') để detect khuôn mặ...

1. Lời mở đầu Trong những năm gần đây, việc ứng dụng các model deep learning sâu hơn, lớn hơn để giải quyết những bài toán trong computer vision ngày càng trở nên phổ biến. Tuy nhiên một số mô hình đạt độ chính xác cao nhưng lại đòi hỏi số lượng tham số lớn, yêu cầu khả năng tính toán nhiều do đó khó ứng dụng trên các thiết bị nhỏ, bị hạn chế về năng lực tính toán như các thiết bị di động. Vậy ...

Đây là một bài trong series Báo khoa học trong vòng 5 phút.

Nguồn Được viết bởi Tanaka et. al, Stanford University. Hiện vẫn là preprint.

https://arxiv.org/pdf/2006.05467.pdf

Trong lúc đọc hiểu bài này mình có xem video này của Yannic Kilcher có giải thích hướng dẫn khá kỹ.

Ý tưởng chính

• Các phương pháp pruning bị toang chính vì hiện tượng "layer-collapse": khi một layer bị prune sạch (và...

Đây là một bài trong series Báo khoa học trong vòng 5 phút.

Nguồn Được viết bởi Li et. al, University of Chicago. Hiện vẫn là preprint.

https://people.cs.uchicago.edu/~huiyingli/publication/watermark.pdf

Có một phiên bản slide tại đây, tuy nhiên đọc cũng khá khó hiểu nên cũng đừng cố quá.

Ý tưởng chính Paper nói về cách làm thế nào có thể chứng minh rằng một model của mình. Cụ thể, chúng ta...