Sun* AI Research Team

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...

[IMG]

1. Introduction 1.1 Fine-tuning là gì ? Chắc hẳn những ai làm việc với các model trong deep learning đều đã nghe/quen với khái niệm Transfer learning và Fine tuning. Khái niệm tổng quát: Transfer learning là tận dụng tri thức học được từ 1 vấn đề để áp dụng vào 1 vấn đề có liên quan khác. Một ví dụ đơn giản: thay vì train 1 model mới hoàn toàn cho bài toán phân loại chó/mèo, người ta có thể tậ...

1. Introduction Xin chào các bạn, kết thúc 2 bài viết về object segmentation với MaskRCNN sẽ là các bài viết về Face Detection, thì hôm nay trong bài viết đầu tiên trong series mình xin giới thiệu tới các bạn cách xây dựng mạng cho bài toán nhận diện cảm xúc. Bài toán không còn xa lạ với mọi người nhưng mình nghĩ nó rất thiết thực với các bạn mới tìm hiểu về AI có thể tiếp cận dễ dàng hơn. Mình...

Xin chào các bạn. Với những bạn đang tìm hiểu và làm việc về Deep Leanring thì framework Pytorch không còn xa lạ nữa. PyTorch là một Neural Network Dynamic Framework. Nói đến tính động Dynamic thì cũng sẽ có các Framwork được gọi là Static Neural Network Framework như Tensorflow, Keras, Theano ... và điểm khác biệt cơ bản giữa chúng nằm ở hai điểm sau:

• Trong các Static Framework thì đồ thị t...

Lời chào hỏi Xin chào tất cả các bạn. Gần đây số lượng các bài viết liên quan đến mạng nơ ron hay các chủ đề khác về Deep Learning đã trở nên khá phổ biến trên Viblo nói riêng và cộng đồng các blog về công nghệ nói chung. Chúng ta đã viết rất nhiều về các ứng dụng tuyệt vời của mạng nơ ron, đã viết rất nhiều về các kiến trúc mạng khác nhau giải quyết được vô vàn các bài toán từ phân loại hình ả...

Introduction Bài toán nhận dạng văn bản với hình dạng bất kì là bài toán có rất nhiều thách thức bởi vì có rất nhiều biến thể trong nó như là hình dạng, kiểu văn bản, màu sắc và hình nền, ... Thuật toán tốt nhất hiện nay điều chỉnh ảnh đầu vào thành một ảnh bình thường, sau đó đưa vào mô hình nhận dạng. Nút thắt cổ chai ở đây là việc điều chỉnh ảnh đầu vào(ví dụ xoay văn bản ban đầu với hình d...

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

Mở bài Bạn muốn hack cho AI nhìn con mèo đoán ra con chó? Cũng dễ thôi nếu bạn có được cả mô hình và trọng số trong tay (ví dụ, sử dụng fast gradient sign method, với hướng dễn trên TensorFlow hoặc PyTorch, và đọc bài của anh Phạm Văn Toàn team mình tại đây). Tuy nhiên, cuộc đời thường không dễ vậy, và bạn phải đối mặt với các m...

1. Lời mở đầu Bài toán nhận diện biển số xe là một bài toán không còn mới, ứng dụng của nó đã được triển khai rộng rãi trong cuộc sống thường ngày như bãi đỗ xe thông minh, hệ thống thu tiền không dừng tại các tuyến đường cao tốc.....Tuy nhiên, mình thấy trên một số diễn đàn nhiều bạn đặc biệt các bạn mới bắt đầu tìm hiểu về computer vision thường chọn đề tài nhận diện biển số xe này và gặp kh...

Xin chào mọi người! Thực ra mình cũng muốn viết bài này khá là lâu từ cái lúc bắt đầu học ML, DL mình đã vật lộn mãi với Jupyter-Notebook, việc code trên Jupyter khá là trực quan, tuy nhiên với những người mới bắt đầu thì khá là bỡ ngỡ với các phím tắt ở Jupyter ví dụ như làm sao có thể chạy dòng này hay dòng kia, ... . Do vậy mình muốn vi...

Bài viết này mình sẽ viết về cách phân loại bệnh của lá cây dựa dữ liệu mình lấy từ Plant Pathology Challenge của kaggle.

Dataset Ở đây BTC cung cấp một tập dữ liệu lá được chụp từ cây táo và yêu cầu phải xác định được bệnh của bức ảnh đó. Tập ảnh bao gồm 4 loại lá : healthy, scab, rust và có nhiều hơn một loại bệnh. Dataset bao gồm:

• file train.csv

  Trong file train.csv chứa 5 cột: im...

1. Lời mở đầu Bài toán xác định góc (corner detection) được sử dụng khá nhiếu trong các bài toán về computer vision như image matching, object detection, ...
   Ứng dụng của nó trong xử lý ảnh như thế nào ?. Trong các bài toán image matching, hai ảnh bên dưới là hai ảnh chụp cùng một cảnh với nhiều góc khác nhau. Khi ta muốn tìm điểm tương tự (feature point) của hai ảnh để nối ảnh, chúng ta t...

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

• Object Detection task
• Giới thiệu về Zalo AI Hackathon
• Phân loại các thuật toán về Object Detection
• Faster-RCNN
• RPN (Region Proposal Network)
• Loss Function (RPN)
• RoI Pooling
• Detection model
• Loss Function (Faster-RCNN)
• Metric Evaluation
• Huấn luyện mô hình
• Kết quả đánh giá và thực nghiệm
• Kết luận
• Other
• Refe...

Ở bài viết này mình sẽ viết về cách tạo Data Generator với Keras như thế nào. (nhạt quá =)) )

Mình sẽ viết gì ở bài này?

• Tại sao lại là Data Generator
• Thực Hành
• Kết Luận
• Reference

Tại sao lại là Data Generator Trên thực tế không phải ai cũng có đủ tiền mua máy khủng và dữ liệu mình cần train chiếm nhiều Ram hơn dung lượng RAM th...

1. Lời mở đầu Ở phần 1 về chủ đề Edge Detection, mình đã trình bày về tiêu chuẩn đánh giá một detector như thế nào là một detector tốt cũng như thuật toán Sobel Edge Detection và ví dụ cụ thể. Các bạn có thể xem lại ở đây. Ở phần 2 này, mình xin tiếp tục trình bày về thuật toán Canny Edge Detection. Đây là một thuật toán xác định cạnh được sử dụng phổ biến và hiệu quả trong các bài toán về thị ...

1. Lời mở đầu Edge Detection hay bài toán phát hiện cạnh được ứng dụng rất nhiều trong các bài toán về thị giác máy tính. Ví dụ như trong các bài toán như extract information, recognize object, .... Cạnh là nơi mã hóa nhiều thông tin ngữ nghĩa(semantics information) và hình dạng(shape) trong một bức ảnh. Sau đây tôi xin giới thiệu hai thuật toán phổ biến được sử dụng trong phát hiện cạnh(edge...

Các tính chất cơ bản của Quantum Mechanic

Quantum mechanics (QM; also known as quantum physics, quantum theory, the wave mechanical model and matrix mechanics), including quantum field theory, is a fundamental theory in physics describing the properties of nature on an atomic scale. Dịch nghĩa: Cơ học lượng tử, bao gồm cả lý thuyết trường lượng tử là một nền tảng của vật lý nhằm miêu tả các th...