Mô hình CNNs

Bài viết đề xuất một hệ thống sử dụng các thuật toán xử lí ảnh kết hợp với các thuật toán học sâu giúp trích xuất thông tin người xem quảng cáo như số lượng người xem, thời gian xem, giới tính, độ tuổi nhằm hỗ trợ việc phân tích mức độ tác động của quảng cáo đến từng đối tượng khách hàng một cách nhanh và hiệu quả.

4p viclerkmaxwel 16-02-2022 26 4   Download

Bài viết trình bày mục tiêu nghiên cứu: Thu thập dữ liệu, xây dựng, huấn luyện mô hình Faster R-CNN để phát hiện, phân loại các tổn thương khu trú thường gặp ở gan; Kiểm thử, đánh giá hiệu quả mô hình theo tiêu chí về thời gian, độ chính xác. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Bộ dữ liệu ảnh chụp cắt lớp vi tính tiêm thuốc cản quang vùng bụng có tổn thương gồm nang gan, u mạch máu, ung thư tế bào gan nguyên phát.

8p viakimichi 17-01-2025 4 2   Download

Nghiên cứu này áp dụng ConvNext V2 cho bài toán FER với việc điều chỉnh các tham số kiến trúc để đánh giá tác động của chúng trên dữ liệu thực tế của FER từ RAF DB. Kết quả thử nghiệm cho thấy những yếu tố kiến trúc của ConvNext V2 tác động đến độ phức tạp của mô hình và chất lượng nhận dạng cho FER, cung cấp những phân tích ý nghĩa để làm rõ những vận dụng điểm mạnh của mô hình kiến trúc ViTs và kết hợp với các kiến trúc CNN truyền thống nhằm tăng thêm hiệu quả cho mô hình ứng dụng.

12p vibenya 31-12-2024 5 3   Download

Trong bài viết này, các kỹ thuật học sâu đã được áp dụng, đặc biệt là các mô hình phát hiện phương tiện giao thông cho bài toán phát hiện biển số xe dựa trên mô hình xác định đối tượng thời gian thực YOLOv8.

12p viprimi 16-12-2024 17 2   Download

Đề tài “Ứng dụng mạng Nơ ron tích chập nhận dạng các đối tượng di động” được thực hiện nhằm mục tiêu của đề tài là thực nghiệm mô hình Faster R-CNN nhận dạng các đối tượng tĩnh và di động, đưa ra các đánh giá độ chính xác của mô hình trong trường hợp tín hiệu đầu vào lúc bình thường và nhiễu.

27p xuanphongdacy09 28-09-2024 11 2   Download

Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo dựa trên mạng thần kinh tích chập (CNN) để hỗ trợ DJI Tello drone trong việc nhận diện và phân loại các vật thể hình học cơ bản, bao gồm hình tròn, tam giác, hình chữ nhật và ngũ giác đều.

112p khanhchi2510 19-04-2024 28 9   Download

Đề án "Nghiên cứu mô hình học sâu để dự báo khách hàng rời mạng viễn thông ở Tây Ninh" nhằm nghiên cứu thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng thu thập tại VNPT Tây Ninh, nhằm xây dựng mô hình dự đoán trên nền tảng học sâu; thông qua mô hình, xác định các yếu tố có ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả khách hàng rời mạng, hay tiếp tục sử dụng dịch vụ; đánh giá độ chính xác và khả năng áp dụng của mô hình đề xuất dự đoán khả năng rời mạng của khách hàng.

71p canhphuongthanh0201 01-02-2024 30 5   Download

Đề án "Dự đoán tuổi và giới tính bằng phương pháp học sâu" nhằm mục đích áp dụng phương pháp học sâu của mạng nơ ron tích chập CNN để dự đoán tuổi và giới tính; xây dựng mô hình dự đoán tuổi và giới tính sử dụng phương pháp học sâu; đánh giá hiệu quả của phương pháp CNN trong việc dự đoán tuổi và giới tính trong lĩnh vực tuyển dụng. Mời các bạn cùng tham khảo!

77p canhphuongthanh0201 01-02-2024 14 6   Download

Đề tài hướng đến mục tiêu tìm hiểu về mô hình mạng nơ-ron tích chập từ đó xây dựng và huấn luyện mô hình mạng CNN để kiểm tra tính hiệu quả trong việc nhận dạng cảm xúc. Với kết quả đạt được em sẽ tiến hành xây dựng một hệ thống nhận dạng 7 loại cảm xúc thông qua khuôn mặt gồm có: vui vẻ (happy), buồn (sad), sợ hãi (scared), giận dữ (angry), ngạc nhiên (surprised), khó chịu (disgust) và bình thường (neutral).

83p boghoado07 19-01-2024 35 12   Download

Mục đích của đề tài "Nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông dùng mạng noron học sâu" là tác giả sẽ xây dựng một mô hình cấu trúc CNNs mới và tiến hành huấn luyện mạng trên nhiều tập dữ liệu khác nhau để tối ưu mô hình kiến trúc mạng và đặc biệt tác giả sẽ huấn luyện mạng với dữ liệu là: Bicycle, Car, Dog, Motobike, People để ứng dụng vào việc nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông.

84p boghoado05 16-01-2024 5 2   Download

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn "Nghiên cứu mô hình nhận dạng chữ ký viết tay sử dụng học sâu CNN" nhằm xác thực chữ ký viết tay để phân biệt chữ ký viết tay thật hay giả để ngăn chặn việc kẻ xấu lợi dụng trong các giao dịch ngân hàng, văn bản pháp lý và thương mại.

61p trankora03 05-08-2023 33 8   Download

Luận văn được chia thành 3 chương, cụ thể như sau: Chương 1: Tổng quan về xây dựng hệ thống; Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các công trình liên quan; Chương 3: Mô hình nhận biết chữ ký viết tay. Mời các bạn cùng tham khảo!

31p trankora03 05-08-2023 18 5   Download

Luận văn "Ứng dụng học sâu để tối ưu hóa quá trình in 3D SLM để đạt được đường in ổn định" được hoàn thành với mục tiêu nhằm tiến hành nhận dạng các đường in Laser từ dữ liệu có sẵn, gán nhãn cho dữ liệu; Tiến hành xây dựng bộ dữ liệu mới từ hình chụp các đường in Laser; Áp dụng thử nghiệm các mô hình học máy CNN để nhận diện các đường in tốt, xấu từ đó mục tiêu đưa ra các thông số in.

70p chankora08 04-07-2023 13 5   Download

Luận văn "Hệ thống điểm danh học sinh tại trường phổ thông sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt" được hoàn thành với mục tiêu nhằm nghiên cứu phương pháp nhận dạng bằng mạng Neural; Áp dụng thành công mô hình Convolutional Neural Network – cnn phương pháp trên vào việc nhận dạng khuôn mặt.

58p matroinho2510 08-11-2022 24 8   Download

Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin "Ứng dụng LBP-CNN cho bài toán nhận diện cảm xúc mặt người" được hoàn thành với các nội dung chính như các phương pháp phát hiện khuôn mặt người; mạng nơ-ron tích chập; Xác định vị trí khuôn mặt; mô hình CNN với đặc trưng LBP;...Mời các bạn cùng tham khảo!

54p bobietbo 01-06-2022 67 20   Download

Trong phạm vi khóa luận sẽ trình bày về mô hình mạng nơ-ron dựa trên cơ chế tập trung (attention-based neural networks) áp dụng vào việc dự đoán tác dụng phụ của thuốc sử dụng dữ liệu từ y văn. Kết quả thử nghiệm của khóa luận chỉ ra rằng mô hình ATT-RNN, ATT-GRU, ATT-LSTM hoạt động tốt hơn mô hình CNN khi không sử dụng các kỹ thuật attention và ATT-GRU đạt được điểm F1 trung bình tốt nhất là 0,6037 trên bộ thử nghiệm trong số các DNN được thử nghiệm.

53p inception36 25-11-2021 56 6   Download

Mục tiêu hướng đến của bài toán là thử nghiệm phân lớp đồng phục sinh viên trên một số khoa để tìm hiểu một mô hình CNN phù hợp cho việc phân lớp hình ảnh đồng phục sinh viên. Bài toán áp dụng với đối tượng đầu vào là ảnh màu, cụ thể là ảnh chụp sinh viên đang mặc áo đồng phục. Mời các bạn cùng tham khảo!

88p heavysweetness 04-08-2021 37 4   Download

Mục tiêu của đề tài là xây dựng mô hình thuật toán mạng Nơ ron tích chập khu vực nhanh hơn để nhận dạng các đối tượng tĩnh và di động, đánh giá độ chính xác của mô hình trong trường hợp tín hiệu đầu vào lúc bình thường và nhiễu. Từ đó, tiến hành thực nghiệm mô hình nhận dạng các đối tượng tĩnh, thực nghiệm nhận dạng các đối tượng di động. Đánh giá về khả năng ứng dụng mô hình thuật toán Faster R-CNN để nhận dạng hệ động thực vật rừng di động.

80p elysadinh 07-06-2021 65 16   Download

Luận văn nghiên cứu về các vấn đề lý thuyết phục vụ cho quá trình nhận dạng tự động captcha bằng mô hình CNN như: Các vấn đề tiền xử lý, co giãn, làm mờ ảnh. Các lý thuyết tiền đề của CNN như phép tính tích chập cơ sở ứng dụng và lý thuyết về mô hình CNN. Bên cạnh đó tìm hiểu về định hướng áp dụng các lý thuyết vào quy trình nhận dạng tự động captcha.

61p capheviahe26 02-02-2021 29 4   Download

Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin "Nghiên cứu về mạng neural tích chập và ứng dụng cho bài toán nhận dạng biển số xe" tập trung nghiên cứu về mạng neural cũng như mạng Convolution (tích chập) cũng như ý tưởng của mô hình CNNs trong phân lớp ảnh (Image Classification), và áp dụng trong việc xây dựng hệ thống nhận dạng biển số xe tự động.

26p hanh_tv26 03-04-2019 138 15   Download