Sách Deep Learning cơ bản

Recommendations

Info

No information found
13. Object detection với Faster R-CNN13.1 Bài toán object detectionTrong bài 7 tôi đã giới thiệu về ứng dụng mô hình CNN cho bài toán phân loại ảnh, tuy nhiên cácảnh input của bài toán phân loại chỉ bao gồm 1 đối tượng cụ thể như chữ số hay 1 loài hoa.Hình 13.1: Ví dụ ảnh trong bài toán phân loại ảnhTuy nhiên là ảnh trong cuộc sống bình thường thì không chỉ chứa 1 đối tượng mà thường bao gồmrất nhiều các đối tượng. Ta quan tâm đến vị trí của từng đối tượng trong ảnh. Bài toán như vậy đượcgọi là: object detection.
Page 2 and 3:
Copyright © 2019 Nguyễn Thanh Tu
Page 4 and 5:
4• Phần cứng phát triển: S
Page 6 and 7:
6Lời cảm ơnTrước hết tôi
Page 9 and 10:
Mục lụcIGiới thiệu1 Cài đ
Page 11 and 12:
IIINeural Network5 Neural network .
Page 13 and 14:
12 Các kỹ thuật cơ bản tron
Page 15:
IGiới thiệu1 Cài đặt môi t
Page 18 and 19:
18 Chương 1. Cài đặt môi tr
Page 20 and 21:
Page 22 and 23:
Page 24 and 25:
Page 26 and 27:
Page 28 and 29:
Page 30 and 31:
30 Chương 2. Python cơ bảnt =
Page 32 and 33:
32 Chương 2. Python cơ bản2.4
Page 34 and 35:
34 Chương 2. Python cơ bản# Ph
Page 37:
IIMachine learning cơ bản3 Linea
Page 40 and 41:
40 Chương 3. Linear regressionHì
Page 42 and 43:
Page 44 and 45:
44 Chương 3. Linear regression3.3
Page 46 and 47:
Page 48 and 49:
48 Chương 3. Linear regressionVí
Page 50 and 51:
50 Chương 3. Linear regressionimp
Page 53 and 54:
4. Logistic regressionBài trước
Page 55 and 56:
4.2 Xác suất 55Hình 4.2: Đư
Page 57 and 58:
4.4 Thiết lập bài toán 57=> p
Page 59 and 60:
4.5 Chain rule 59Hình 4.5: Đồ t
Page 61 and 62:
4.5 Chain rule 61Do đód(2x + 1)2d
Page 63 and 64:
4.5 Chain rule 63Từ đồ thị t
Page 65 and 66:
4.6 Quan hệ giữa phần trăm v
Page 67 and 68:
4.7 Ứng dụng 67Hình 4.9: Đư
Page 69:
IIINeural Network5 Neural network .
Page 72 and 73:
72 Chương 5. Neural network5.1.1
Page 74 and 75:
74 Chương 5. Neural network5.2.2
Page 76 and 77:
76 Chương 5. Neural network5.3 Fe
Page 78 and 79:
78 Chương 5. Neural network5.4 Lo
Page 80 and 81:
80 Chương 5. Neural networkHình
Page 82 and 83:
82 Chương 5. Neural networkRõ r
Page 85 and 86:
6. BackpropagationBài trước đ
Page 87 and 88:
6.1 Bài toán XOR với neural net
Page 89 and 90:
Page 91 and 92:
Page 93 and 94:
6.3 Python code 93Thì ở bài nà
Page 95:
6.4 Bài tập 95# Dự đoándef p
Page 99 and 100:
7. Giới thiệu về xử lý ả
Page 101 and 102:
7.1 Ảnh trong máy tính 101Hình
Page 103 and 104:
7.1 Ảnh trong máy tính 103Hình
Page 105 and 106:
7.1 Ảnh trong máy tính 1057.1.4
Page 107 and 108:
7.2 Phép tính convolution 107x 13
Page 109 and 110:
7.2 Phép tính convolution 109Hìn
Page 111 and 112:
7.3 Bài tập 111Hình 7.16: Một
Page 113 and 114:
8. Convolutional neural networkBài
Page 115 and 116:
8.2 Convolutional neural network 11
Page 117 and 118:
Page 119 and 120:
Page 121 and 122:
Page 123:
8.4 Bài tập 1238.4 Bài tập1.
Page 126 and 127: 126 Chương 9. Giới thiệu kera
Page 135 and 136: 10. Ứng dụng CNN cho ô tô t
Page 137 and 138: 10.1 Giới thiệu mô phỏng ô
Page 139 and 140: 10.2 Bài toán ô tô tự lái 13
Page 141 and 142: 10.3 Python code 141import pandas a
Page 143: 10.5 Bài tập 143# Load model mà
Page 147 and 148: 11. Transfer learning và data augm
Page 149 and 150: 11.1 Transfer learning 149Hình 11.
Page 151 and 152: 11.1 Transfer learning 151from skle
Page 157 and 158: 11.1 Transfer learning 157# Load mo
Page 159 and 160: 11.2 Data augmentation 159Hình 11.
Page 161 and 162: 11.2 Data augmentation 161Hình 11.
Page 163 and 164: 12. Các kỹ thuật cơ bản tro
Page 165 and 166: 12.2 Mini-batch gradient descent 16
Page 167 and 168: 12.3 Bias và variance 16712.3 Bias
Page 169 and 170: 12.4 Dropout 169• Dùng regulariz
Page 171 and 172: 12.5 Activation function 171Hình 1
Page 173 and 174: 12.5 Activation function 173Tanh ac
Page 175: VIComputer Vision Task13 Object det
Page 179 and 180: 13.2 Faster R-CNN 179Đầu tiên
Page 181 and 182: 13.2 Faster R-CNN 181Region of Inte
Page 183 and 184: 13.2 Faster R-CNN 18313.2.3 Faster
Page 185 and 186: 13.2 Faster R-CNN 1851000 anchors b
Page 187: 13.3 Ứng dụng object detection
Page 190 and 191: 190 Chương 14. Image segmentation
Page 199 and 200: 15. Recurrent neural networkDeep le
Page 201 and 202: 15.2 Mô hình bài toán RNN 201Ma
Page 203 and 204: 15.2 Mô hình bài toán RNN 20315
Page 205 and 206: 16. Long short term memory (LSTM)16
Page 207 and 208: 16.3 LSTM chống vanishing gradien
Page 209 and 210: 17. Ứng dụng thêm mô tả cho
Page 211 and 212: 17.3 Ứng dụng 21117.3 Ứng d
Page 213 and 214: 17.5 Các bước chi tiết 213Hì
Page 215 and 216: 17.6 Python code 215import matplotl
Page 217 and 218: 17.6 Python code 217for key, desc_l
Page 219 and 220: 17.6 Python code 219# Tạo model m
Page 221 and 222: 17.6 Python code 221in_seq, out_seq
Page 223: 17.6 Python code 223z=5pic = list(e
Page 226 and 227:
226 Chương 17. Ứng dụng thêm
show all

Sách Deep Learning cơ bản

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?