intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 8 - ĐH Bách khoa Hà Nội

Chia sẻ: Khánh Thành | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:46

33
lượt xem
4
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 8 Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy cung cấp cho người học những kiến thức như: Giới thiệu bài toán phân đoạn ảnh; Lớp tăng độ phân giải upsampling; Hàm mục tiêu; Một số mạng phân đoạn ảnh tiêu biểu. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 8 - ĐH Bách khoa Hà Nội

  1. Chương 6: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 2) 01/02/2021 SangDV 2
  2. Nội dung • Giới thiệu bài toán phân đoạn ảnh • Lớp tăng độ phân giải upsampling • Hàm mục tiêu • Một số mạng phân đoạn ảnh tiêu biểu 01/02/2021 3
  3. Giới thiệu bài toán phân đoạn ảnh 01/02/2021 SangDV 4
  4. Các bài toán thị giác máy 01/02/2021 5
  5. Phân vùng • Phân lớp từng điểm ảnh trong ảnh • Không phân biệt các đối tượng cùng lớp trong ảnh 01/02/2021 6
  6. Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • Phân đoạn ảnh vệ tinh và hàng không 01/02/2021 7
  7. Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • Xe tự hành 01/02/2021 8
  8. Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • Y tế 01/02/2021 9
  9. Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • OCR 01/02/2021 10
  10. Trượt cửa sổ 01/02/2021 SangDV 11
  11. Trượt cửa sổ 01/02/2021 SangDV 12
  12. Tích chập hoàn toàn (Fully Convolutional) • Thiết kế mạng CNN gồm nhiều lớp tích chập để phân lớp đồng thời tất cả các điểm ảnh. 01/02/2021 SangDV 13
  13. Tích chập hoàn toàn (Fully Convolutional) • Thiết kế mạng CNN gồm nhiều lớp tích chập để phân lớp đồng thời tất cả các điểm ảnh. • Vấn đề: Tích chập với các lớp đầu vào có độ phân giải cao đòi hỏi nhiều chi phí tính toán 01/02/2021 14
  14. Tích chập hoàn toàn (Fully Convolutional) • Thiết kế mạng CNN với các lớp giảm độ phân giải (downsampling) và tăng độ phân giải (upsampling) 01/02/2021 15
  15. Tích chập hoàn toàn (Fully Convolutional) • Thiết kế mạng CNN với các lớp giảm độ phân giải (downsampling) và tăng độ phân giải (upsampling) • Giảm độ phân giải: max pooling hay strided conv • Tăng độ phân giải? 01/02/2021 16
  16. Lớp tăng độ phân giải upsampling 01/02/2021 SangDV 17
  17. Lớp Unpooling • Các lớp này không có tham số 01/02/2021 SangDV 18
  18. Lớp Max Unpooling 01/02/2021 19
  19. Tích chập chuyển vị • Là phép tăng độ phân giải (upsampling) có chứa các tham số có thể huấn luyện được • Xem lại ví dụ tích chập conv 3x3, bước nhảy stride 1 và thêm viền padding 1 01/02/2021 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2