Sun* AI Research Team

[IMG]

Nguồn ảnh: https://cs205-stitching.github.io

Note: Đừng quên Upvote nhé

1. Image stitching algorithm 1.1 Introduce

Chắc hẳn mọi người đều đã từng thấy hoặc sử dụng chức năng chụp ảnh panorama của Smart phone. Những tấm ảnh panorama này có kích thước khá lớn, view rộng và với smart phone, ta có thể tạo ra bằng cách lia camera từ từ qua khung cảnh cần chụp. Ứng dụng của lớp bài toán nà...

Xin chào mọi người, chắc hẳn những ai đã từng tạo câu hỏi trên Viblo, stackoverflow, .. thì mọi người đều phải tự tạo tags cho chủ đề mình muốn hỏi để vừa nhanh có câu trả lời nhất. Tuy nhiên đôi lúc các bạn sẽ cảm thấy khá là lười biếng với việc thêm tags vào bài viết hay là quên. Vì vậy, hôm nay mình sẽ chia sẻ cho mọi người bài toán dự đoán tags cho question mà người dùng đăng lên.

Multi-La...

1. Lời nói đầu Nếu các bạn đã quá ngán ngẩm xử lý bằng RNN, LSTM vì thời gian training quá lâu và đôi khi không hiệu quả đối với những câu dài đòi hỏi phụ thuộc (long-range dependencies), thì chúc mừng Transformer chính là câu trả lời cho bạn. Xuất phát ý tưởng từ paper Attention Is All You Need, Transformer đã thực sự tạo nên một kiến trúc đột phá giúp giải quyết nhiều vấn đề tồn tại trong v...

Transformer là một mô hình được sử dụng rất phổ biến trong Natural Language Processing hiện nay, cũng bởi vì sự mạnh mẽ của nó trong việc song song hóa tính toán và khả năng capture được phụ thuộc xa - long range dependency nhờ cơ chế Self Attention. Tuy nhiên, dù có những ưu điểm tuyệt vời như vậy nhưng Transformer bản thân nó cũng tồn tại những giới hạn nhất định, trong bài viết này, tôi sẽ n...

Khi overfit xảy ra, một trong các biện pháp hiệu quả là tăng cường lượng data học (train data). Các phương pháp phổ biến hiện nay bao gồm Data augmentation, Adversarial traning thực hiện thêm dữ liệu với Input đầu vào hoặc 1 phương pháp gần đây là Label smoothing và MixCut thực hiện cả augmentation cho Label. Từ ý tưởng này, Xavier Gastaldi đã nghĩ ra kỹ thuật ứng dụng augmentation với các inte...

Chào mọi người, bài viết này là một bài viết tổng hợp lại những kiến thức cơ sở và một vài nghiên nghiên cứu gần đây về một bài toán mà mình đang tìm hiểu, có thể nó sẽ là một bài toán lạ đối với khá nhiều người và cũng có thể nó không mang lại cho bạn quá nhiều hứng thú, nhưng hãy cùng tìm hiểu xem bài toán đó là gì và để lại bình luận của bạn ở ngay dưới bài viết này. Xin cảm ơn.

Bài viết đư...

Graphical Neural Net là một chủ đề rất hay, nhưng với các bạn mới học thì phần implementatiọn có thể sẽ hơi khó hiểu, vì nó khá khác so với các dạng bài về ảnh hay ngôn ngữ mà nhiều bạn quen làm. Trong bài viblo này, mình muốn chia sẻ về cách implement một bài node classification sử dụng thư viện dgl. Lý do mình chọn dgl vì ban đầu mình học pytorch geometric nhưng tutorial của thư viện này có ...

Rasa là một framework mã nguồn mở giúp bạn có thể build một con chatbot assistant. Nhờ cách tiếp cận theo stories, Rasa chatbot có thể thu thập các thông tin người dùng cung cấp trước đó để hiểu bối cảnh và có một "cuộc hội thoại" đúng nghĩa với người dùng (contextual assistant) thay vì chỉ cung cấp các câu trả lời 1-1 theo kiểu FAQ thông thường, nhờ vậy con chatbot có vẻ "thông minh" và "người...

I. Introduction Xin chào tất cả mọi người, chả là thời gian trước mình có tìm hiểu về Object Tracking và mình có lên viblo và google search search thì số lượng bài viết chia sẻ về chủ đề này còn khá hạn chế nên hôm nay mình mạn phép đóng góp một bài viết nằm trong chuỗi series về Video Object Tracking, mong nhận được sự ủng hộ và góp ý từ tất cả các bạn. Bài viết với mục đích chia sẻ tới các b...

Giới thiệu Trong quá trình training model ML hay mạng neural, một bước cực kỳ quan trọng và không thể thiếu là lựa chọn giá trị cho các tham số như learning rate, epochs, số layers, hidden units,... Việc lựa chọn các tham số hợp lý thường dựa trên kinh nghiệm và với mỗi bộ tham số như vậy ta phải huấn luyện model, quan sát kết quả đạt được, đánh giá kết quả, điều chỉnh tham số và lặp lại. Để tự...

Đối với bất kỳ ai đang cố gắng với nhiệm vụ phân tích văn bản, cái khó khăn nhất không phải là tìm đúng tài liệu mà là tìm những thông tin chính xác trong những tài liệu đấy. Hiểu rõ mối liên kết giữa các entities trong đoạn văn, các sự kiện trong đoạn văn mô tả diễn ra như thế nào, hoặc là tìm những thông tin quý giá từ những keywords trong đoạn văn đó,... và vì thế, việc tìm ra cách tự động t...

1. Lời mở đầu Nếu các bạn đã tìm hiểu qua các bài toán về Computer Vision như object detection, classification, các bạn có thể thấy hầu hết thông tin về dữ liệu trong ảnh đã được thể hiện hết sức chi tiết và đầy đủ qua các pixel. Chúng ta chỉ cần đưa qua mô hình qua các mạng như CNN và tiến hành trích xuất thông tin. Tuy nhiên, đối với dữ liệu ở dạng text, khi thông tin dữ liệu không chỉ được c...

Giới thiệu về pytorch Pytorch là framework được phát triển bởi Facebook. Đây là một ông lớn về công nghệ đầu tư rất nhiều nguồn lực cho việc phát triển Trí tuệ nhân tạo. Pytorch được phát triển với giấy phép mã nguồn mở do đó nó tạo được cho mình một cộng đồng rất lớn.Một cộng đồng lớn đồng nghĩa với nhiều tài nguyên để học và các vấn đề của bạn có thể đã có ai đó giải quyết và chia sẻ với cộng...

Chào mọi người, hôm nay mình sẽ chia sẻ cho mọi người về một bài toán mà mình nghĩ đa phần các doanh nghiệp đều quan tâm: hệ thống gợi ý. Ở bài viết này mình chia sẻ về các áp dụng graph-based vào hệ thống gợi ý. Các công ty như amazon hay google, ... đều đã và đang áp dụng graph-based vào hệ thống gợi ý của công ty họ và mọi người cũng biết rồi đấy hệ thống gợi ý của những công ty này cực kỳ ...

TIếp tục với series explain and implement paper đầy tâm huyết, hôm nay mình sẽ giới thiệu đến các bạn 1 paper mới của WACV 2020 (2020 Winter Conference on Applications of Computer Vision) đang xếp rank 1 về portrait segmentation trên tập EG1800 (theo PaperWithCode). Đây là một paper hay với sự thay đổi khá lớn so với các mô hình segment truyền thống, hãy cùng nhau tìm hiểu nhé.

Nội dung bài v...

1. Lời mở đầu Chắc nhiều bạn đã khá quen thuộc với bài toán Object Detection với các mô hình Deep learning nổi tiếng như SIngle Shot Detector (SSD), Yolo (one-stage) hay Faster-RCNN (two-stage). Tuy nhiên để implement lại các mô hình này tương đối phức tạp, khó khăn đặc biệt với những bạn mới bắt đầu tìm hiểu về Computer Vision. Do đó hôm nay mình xin giới thiệu về phương pháp sử dụng Tensorflo...

Nghiêm cấm Topdev và TechTalk reup dưới mọi hình thức!

Các nội dung chính sẽ được đề cập trong bài blog lần này

• Graph representation learning and application?
• 1 số lý thuyết đồ thị cơ bản
• 1 số bài toán điển hình của Graph Neural Network trong thực tế
  • Link Prediction
  • Node Classification
  • Community Detection
• Node Embedding - Graph Representation Learning
  • De...

Xin chào mọi người, có thể nói tính đến thời điểm hiện tại, AI nói chung và Computer Vision(CV) nói riêng đã thực sự có những thay đổi rất lớn trong những năm gần đây. Mình tin những ai tìm hiểu về CV đều biết và đều quen thuộc với bài toán Object Detection là gì và có vai trò như thế nào trong lĩnh vực Thị giác máy. HIện nay có thể thấy có rất nhiều những mô hình Object Detection mới ra đời đạ...

1. Review lại các khái niệm learning cơ bản

• Supervised learning: data set đều gồm labeled data points . Các bài quen thuộc trong dạng này như classification hay object detection. Nếu ở* high dimentions* và continous (như ảnh) hay discrete (như text), lượng data cần cho các bài toán này sẽ là rất lớn, manual labling sẽ trở thành vẫn đề nhất là với những domain cần label bởi expert (như medic...

1. Introduce Trong các bài toán về data mining và machine learning, chúng ta thường xuyên tiếp xúc với các bài toán với dữ liệu có cấu trúc - dạng bảng. Phân tích, xử lí dữ liệu và bước không thể thiếu, ta gọi đây là bước Exploratory Data Analysis - EDA. Để phân tích dữ liệu dễ dàng và đạt hiệu quả tốt, ta nên biểu diễn dữ liệu trên các đồ thị, hình ảnh... (gọi là Visualize data), từ đó mới hìn...