1. Trang chủ
  2. Giáo Dục - Đào Tạo

BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

25 26 0
BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE 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

Nguyễn Khắc Thanh – Nguyễn Hữu Qu BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KĨ THUẬT TP HCM KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI VEHICLE DETECTION Giảng viên Trần Vũ Hoàng Sinh viên thực hiện 1 Nguyễn Khắc Thanh 17119101 2 Nguyễn Hữu Quý 17119095 TP Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2020 2 LỜI NÓI ĐẦU Những năm gần đây, AI Artificial Intelligence (Trí Tuệ Nhân Tạo), và cụ thể hơn là Machine Learning (Học Máy hoặc Máy Học) nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (1.

Ngày đăng: 14/05/2022, 14:09

Xem thêm:

Hình ảnh liên quan

Hình 1.1. Các góc nhìn khác nhau của xe. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 1.1..

Các góc nhìn khác nhau của xe Xem tại trang 5 của tài liệu.
Mục tiêu nhóm đưa ra, là phát hiện xe đằng trước, như vậy tập dataset của mô hình sẽ bao gồm những hình là ô tô nhìn từ phía sau. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

c.

tiêu nhóm đưa ra, là phát hiện xe đằng trước, như vậy tập dataset của mô hình sẽ bao gồm những hình là ô tô nhìn từ phía sau Xem tại trang 5 của tài liệu.
Hình 1.3. Một phần của xe bị che khuất. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 1.3..

Một phần của xe bị che khuất Xem tại trang 6 của tài liệu.
Hình 1.4. Background khác nhau trong nhận dạng xe. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 1.4..

Background khác nhau trong nhận dạng xe Xem tại trang 6 của tài liệu.
Hình 1.5. Mật độ xe đánh đố máy tính. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 1.5..

Mật độ xe đánh đố máy tính Xem tại trang 7 của tài liệu.
Hình 2.1 Thuật toán R-CNN - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 2.1.

Thuật toán R-CNN Xem tại trang 7 của tài liệu.
Hình 2.2 Thuật toán Fast R-CNN. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 2.2.

Thuật toán Fast R-CNN Xem tại trang 9 của tài liệu.
Faster-RCNN, thay vì việc sử dụng Selective Search, mô hình được thiết kế thêm 1 mạng con gọi là RPN (Region Proposal Network) để trích rút các vùng có khả năng chứa đối tượng của ảnh - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

aster.

RCNN, thay vì việc sử dụng Selective Search, mô hình được thiết kế thêm 1 mạng con gọi là RPN (Region Proposal Network) để trích rút các vùng có khả năng chứa đối tượng của ảnh Xem tại trang 10 của tài liệu.
Hình 2.4 Cấu trúc của Single Shot Multibox Detector. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 2.4.

Cấu trúc của Single Shot Multibox Detector Xem tại trang 11 của tài liệu.
Hình 2.5 Dự đoán dựa trên kernel 3x3 trên mỗi ô. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 2.5.

Dự đoán dựa trên kernel 3x3 trên mỗi ô Xem tại trang 12 của tài liệu.
Hình 2.7 Support Vector Machine. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 2.7.

Support Vector Machine Xem tại trang 14 của tài liệu.
Hình 2.8 Quá trình train dataset. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 2.8.

Quá trình train dataset Xem tại trang 14 của tài liệu.
Hình 2.9 Predict Car and non-Car. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 2.9.

Predict Car and non-Car Xem tại trang 15 của tài liệu.
Hình 2.10 HOG visualization of images with and without cars. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 2.10.

HOG visualization of images with and without cars Xem tại trang 15 của tài liệu.
 Bước 1: Preprocess the Data (6 4x 128,6 4x 64,…): Đây là bước resize hình ảnh. Chuyển data set về 64x64 hay 64x128 dimension,… - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

c.

1: Preprocess the Data (6 4x 128,6 4x 64,…): Đây là bước resize hình ảnh. Chuyển data set về 64x64 hay 64x128 dimension,… Xem tại trang 16 của tài liệu.
Hình 2.11 Bảng giá trị pixel của một điểm ảnh. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 2.11.

Bảng giá trị pixel của một điểm ảnh Xem tại trang 16 của tài liệu.
• Dựa trên hình trên ta tính được góc Φ - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

a.

trên hình trên ta tính được góc Φ Xem tại trang 17 của tài liệu.
Hình 2.14 Mô tả cách thực hiện phương pháp 2. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 2.14.

Mô tả cách thực hiện phương pháp 2 Xem tại trang 19 của tài liệu.
Hình 2.16 Mô tả cách thực hiện phương pháp 4. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 2.16.

Mô tả cách thực hiện phương pháp 4 Xem tại trang 20 của tài liệu.
Hình 2.17 Minh họa về cell, block. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 2.17.

Minh họa về cell, block Xem tại trang 22 của tài liệu.
Hình 3.1 Mô hình train test đánh giá cơ bản. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 3.1.

Mô hình train test đánh giá cơ bản Xem tại trang 23 của tài liệu.
Hình 3.2 Cross-Validation. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 3.2.

Cross-Validation Xem tại trang 23 của tài liệu.
Hình 3.3 Precision and Recall. - BÁO CÁO MÁY HỌC ĐỀ TÀI: VEHICLE DETECTION

Hình 3.3.

Precision and Recall Xem tại trang 24 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan