Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 8: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 2)

Chia sẻ: Dương Hoàng Lạc Nhi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:46

Thêm vào BST

Báo xấu

17
lượt xem 6
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 (Phần 2). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: 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 chi tiết nội dung bài giảng!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 8: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 2)

Chương 6: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 2) 01/02/2021 SangDV 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
Giới thiệu bài toán phân đoạn ảnh 01/02/2021 SangDV 4
Các bài toán thị giác máy 01/02/2021 5
Phân vùng • Phân lớp từng điểm ảnh trong ảnh • Không phân biệt các đối tượng cùng lớp trong ảnh 01/02/2021 6
Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • Phân đoạn ảnh vệ tinh và hàng không 01/02/2021 7
Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • Xe tự hành 01/02/2021 8
Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • Y tế 01/02/2021 9
Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • OCR 01/02/2021 10
Trượt cửa sổ 01/02/2021 SangDV 11
Trượt cửa sổ 01/02/2021 SangDV 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
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
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
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
Lớp tăng độ phân giải upsampling 01/02/2021 SangDV 17
Lớp Unpooling • Các lớp này không có tham số 01/02/2021 SangDV 18
Lớp Max Unpooling 01/02/2021 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