BÁO CÁO CUỐI KỲ MÔN HỌC MACHINE LEARNING FACE VERIFICATION BY SIAMESE NETWORK AND MASK DETECTION.

44 113 0
BÁO CÁO CUỐI KỲ MÔN HỌC MACHINE LEARNING FACE VERIFICATION BY SIAMESE NETWORK AND MASK DETECTION.

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Bao cao cuoi ky docx TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ BỘ MÔN KỸ THUẬT MÁY TÍNH VIỄN THÔNG BÁO CÁO CUỐI KỲ MÔN HỌC MACHINE LEARNING FACE VERIFICATION BY SIAMESE NETWORK AND MASK DETECTION NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH Hướng dẫn PhD Trần Vũ Hoàng Sinh viên NGUYỄN MINH HẢI MSSV 17119073 MỤC LỤC MỞ ĐẦU 3 1 Lý do chọn đề tài 3 2 Mục tiêu đề tài 4 3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 4 CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 5 1 1 Tổng quan về đề tài 5 1 2 Những thử thác.

... việc dựa Siamese Network Đầu tiên mà cần xây dựng trước Network model, hình thấy mạng Siamese yêu cầu hai mạng Network Network để tương ứng với hai ngõ vào, thực chất hai mạng Siamese Network. .. mạng thần kinh gọi Siamese Networks Nó sử dụng số hình ảnh để có dự đoán tốt hơn. Khả học hỏi từ liệu khiến mạng Siam trở nên phổ biến năm gần 3.2 Siamese Network Mạng nơron Siamese lớp kiến ​trúc... chưa nên đề tài rút gọn lại mask detection and face verification Phần phát gương mặt nằm phạm vi đề tài nghiên cứu CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Tổng quan đề tài Face verification nhiệm vụ so sánh

Ngày đăng: 14/05/2022, 14:04

Hình ảnh liên quan

Trong mô hình CNN có 2 khía cạnh cần quan tâm là tính bất biến (Location Invariance) và tính kết hợp  (Compositionality) - BÁO CÁO CUỐI KỲ MÔN HỌC MACHINE LEARNING FACE VERIFICATION BY SIAMESE NETWORK AND MASK DETECTION.

rong.

mô hình CNN có 2 khía cạnh cần quan tâm là tính bất biến (Location Invariance) và tính kết hợp (Compositionality) Xem tại trang 19 của tài liệu.
khác nhau trong hình ảnh đầu vào. Chúng ta gọi việc map từ input layer sang hidden layer là một feature map. - BÁO CÁO CUỐI KỲ MÔN HỌC MACHINE LEARNING FACE VERIFICATION BY SIAMESE NETWORK AND MASK DETECTION.

kh.

ác nhau trong hình ảnh đầu vào. Chúng ta gọi việc map từ input layer sang hidden layer là một feature map Xem tại trang 22 của tài liệu.
Trong quá trình đào tạo, một bộ ba hình ảnh (ảnh Anchor, ảnh Positive, ảnh Negative) được đưa vào mô hình như một mẫu duy nhất - BÁO CÁO CUỐI KỲ MÔN HỌC MACHINE LEARNING FACE VERIFICATION BY SIAMESE NETWORK AND MASK DETECTION.

rong.

quá trình đào tạo, một bộ ba hình ảnh (ảnh Anchor, ảnh Positive, ảnh Negative) được đưa vào mô hình như một mẫu duy nhất Xem tại trang 26 của tài liệu.
Với hai hình ảnh là của cùng một người tôi sẽ lable là 1 và sẽ là nếu hai hình ảnh này thuộc hai người khác nhau - BÁO CÁO CUỐI KỲ MÔN HỌC MACHINE LEARNING FACE VERIFICATION BY SIAMESE NETWORK AND MASK DETECTION.

i.

hai hình ảnh là của cùng một người tôi sẽ lable là 1 và sẽ là nếu hai hình ảnh này thuộc hai người khác nhau Xem tại trang 29 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan