Sun* AI Research Team

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...

[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...