Báo cáo thực tập cơ sở đề tài tìm hiểu mạng nơ ron tích chập và ứng dụng trong phát hiện khuôn mặt

TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO THỰC TẬP CƠ SỞ ĐỀ TÀI: TÌM HIỂU MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP VÀ ỨNG DỤNG TRONG PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT Sinh viên thực : TIỀN PHÚC KHẢI Mã sinh viên : DTC205480201CLC0022 Lớp : CNTT K19 CLC Giảng viên hướng dẫn : TS NGÔ HỮU HUY Thái Nguyên, tháng năm 2023 LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành tốt báo cáo Thực tập sở này, lời em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới thầy cô trường Đại học Công nghệ thông tin Truyền thông tận tình dạy dỗ, giúp đỡ tạo điều kiện tốt cho em suốt thời gian vừa qua Em xin chân thành cảm ơn thầy TS Ngô Hữu Huy, người thầy tận tình hướng dẫn khoa học giúp đỡ, bảo em suốt trình nghiên cứu hồn thành báo cáo thực tập sở Tuy nhiên, thời gian thực có hạn, kiến thức cịn nhiều hạn chế nên báo cáo chắn không tránh khỏi thiếu sót Em mong nhận ý kiến đóng góp thầy cô bạn để báo cáo hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Thái Nguyên, ngày tháng năm 2023 Sinh viên thực Tiền Phúc Khải Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH MỞ ĐẦU Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Tổng quan học sâu (deep learning) 1.1.1 Deep Learning gì? Deep learning bắt nguồn từ thuật toán Neural network (mạng nơron) vốn xuất phát ngành nhỏ Machine Learning Deep Learning chi ngành máy học dựa tập hợp thuật tốn để cố gắng mơ hình liệu trừu tượng hóa mức cao cách sử dụng nhiều lớp xử lý với cấu trúc phức tạp, cách khác bao gồm nhiều biến đổi phi tuyến Tương tự cách học hỏi từ kinh nghiệm thuật toán, deep learning thực nhiệm vụ nhiều lần lần tinh chỉnh nhiệm vụ chút để cải thiện kết Deep Learning đơn giản kết nối liệu tất tế bào thần kinh nhân tạo điều chỉnh chúng theo liệu mẫu 1.1.2 Sự tương quan giữa Machine Learning và Deep Learning là gì? Là một nhánh của Machine Learning, Deep Learning sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo đa lớp Một mạng lưới thần kinh (mạng nơ-ron) học sâu sẽ phân tích các dữ liệu với những biểu diễn đã được học, nó giống cách người nhìn vào bất kỳ một vấn đề nào đó Trong Machine Learning, thuật toán sử dụng cho máy học được cung cấp một tập hợp những đặc trưng liên quan để tiến hành phân tích Nhưng Học sâu, thuật toán sẽ được cung cấp các dữ liệu thô và sau đó máy sẽ tự quyết định những đặc trưng liên quan Mạng Deep Learning sẽ cải thiện khả quyết định lập trình viên tăng lượng dữ liệu sử dụng quá trình đào tạo máy Bản chất sự tương quan giữa hai khái niệm này đó là Deep Learning là một nhánh Machine Learning, hay đúng là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo AI, nó đời để máy có thể xây dựng một hệ thần kinh nhân tạo hoạt Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat động bộ não của người, tương tự về cách “suy nghĩ” và “học hỏi kinh nghiệm” 1.1.3 Cách thức hoạt động Xuất phát từ phương pháp học máy: lập trình AI, Deep Learning cho phép huấn luyện AI dự đốn đầu dựa vào tập đầu vào Phương pháp có giám sát khơng giám sát sử dụng để huấn luyện Ví dụ: Dự đoán hành động mèo gặp chuột tiến hành huấn luyện chúng phương pháp học có giám sát Cách thức để dự đốn hành động mèo đầu vào thực sau:  Bạn cần lựa chọn mồi phù hợp  Các phận thể mèo gặp chuột vô nhanh nhạy  Vị trí chuột xuất Về bản, Deep Learning không khác biệt đặt cạnh học máy thông thường Tuy nhiên, ví dụ bạn cần dành nhiều thời gian thiết kế tính đại diện cho mèo Công việc cần làm cung cấp hệ thống số lượng hình ảnh, video mèo bắt chuột hệ thống tự học tính đại diện dành cho mèo 1.1.4 Ứng dụng Deep Learning Thông qua tác vụ thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, robot dịch máy hiệu suất Deep Learning vượt xa hệ thống khác Tuy nhiên, xây dựng hệ thống Deep Learning khơng dễ dàng nhanh chóng so với máy móc thơng thường Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat Deep Learning cho phép người ứng dụng nhiều vấn đề thực tế, đồng thời mở rộng lĩnh vực tổng thể AI Ứng dụng phá vỡ cách thức làm việc người cách làm tối ưu hóa loại máy móc hỗ trợ, thực gần giống hệt người Deep Learning mang đến nhiều điều đặc biệt cho đời sống ứng dụng thành công lĩnh vực như: công nghệ cao, nơng nghiệp, điện tử, chăm sóc sức khỏe, quốc phịng,… Một số ứng dụng tiêu biểu Deep Learning đời sống người như: Ơ tơ khơng người lái, Robot giống người, chăm sóc sức khỏe cho người tốt hơn, phân biệt ung thư da chuyên nghiệp, chơi cờ vây, thay người nơng dân chăm sóc trồng trọt, nhận diện khuôn mặt thiết bị từ ứng dụng Facebook, Messenger,… Tất thực hóa thời đại ngày nay, đánh dấu viên gạch đầu cho bùng nổ kỷ nguyên công nghệ tương lai 1.1.5 Những ưu điểm nhược điểm Deep Learning Ưu điểm  Các thuật toán sử dụng Deep Learning tối ưu tốt nhờ bùng nổ Internet khả phát triển mạnh mẽ từ khả tính tốn thiết bị máy tính  Deep Learning có độ xác cao, đảm bảo cho thiết bị điện tử tiêu dùng đáp ứng nhu cầu mong đợi người dùng  Cung cấp hệ thống gợi ý tảng lớn như: Facebook, Amazon, Netflix,… mạnh mẽ, giúp tăng đáng kể độ tương tác người dùng Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat  Khả nhận diện hình ảnh tốt, không xác định đối tượng ảnh mà hiểu nội dung ngữ cảnh  Deep Learning ưu tiên trọng độ an tồn mơ hình xe “tự điều khiển”  Những liệu Deep Learning dán nhãn bởi: phát triển xe “tự điều khiển” địi hỏi hàng triệu hình ảnh hàng ngàn để xem video  GPU có hiệu suất cao kiến thức song song nên hiệu cho Deep Learning Khi kết hợp với điện toán đám mây cụm, Deep Learning cho phép nhóm phát triển giảm tối đa thời gian đào tạo mạng lưới học tập với vài tuần vài Nhược điểm  Deep Learning ln địi hỏi nguồn khủng liệu đầu vào để máy tính học hỏi Quy trình nhiều thời gian sức mạnh xử lý mà có Server chuyên nghiệp làm Trường hợp không đủ liệu đầu vào để xử lý, thứ diễn dự định máy tính đưa  Deep Learning chưa thể nhận biết thứ phức tạp Bởi, kỹ thuật Deep Learning chưa đảm bảo tốt để trí tuệ nhân tạo rút kết luận cách logic  Có thể thấy, trí tuệ nhân tạo nói chung Deep Learning nói riêng ứng dụng công nghệ đại, mang đến nhiều hữu ích tuyệt hảo cho người Tuy nhiên, hệ thống trí tuệ nhân tạo phát triển giai đoạn nên cịn tồn nhiều hạn chế điều khó tránh khỏi  Với viên gạch đầy tiềm năng, chắn tương lai, hệ thống AI bùng nổ mạnh mẽ, mở kỷ nguyên đầy thú vị cho người Hy vọng viết phần giúp bạn hiểu rõ Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat “Deep Learning gì?” tiềm đặc biệt ứng dụng mang đến cho sống 1.2 Tổng quan PyTorch framework 1.2.1 PyTorch gì? PyTorch thư viện mã nguồn mở cho việc phát triển mơ hình học sâu (deep learning) dựa ngơn ngữ lập trình Python PyTorch phát triển Facebook AI Research (FAIR) phát hành vào năm 2016 Điều làm cho PyTorch trở nên ngày phổ biến tính dễ sử dụng đơn giản Khác với hầu hết framework học sâu phổ biến khác, sử dụng đồ thị tính tốn tĩnh, PyTorch sử dụng tính tốn động (dynamic computation) Điều cho phép người dùng dễ dàng thay đổi cấu trúc mơ hình tối ưu hóa thông số cách linh hoạt 1.2.2 Cách thức hoạt động PyTorch 1.2.3 Ưu điểm PyTorch 1.2.4 Kiến trúc PyTorch Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat CHƯƠNG 2: MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP (CNN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK) Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat Bao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.matBao.cao.thuc.tap.co.so.de.tai.tim.hieu.mang.no.ron.tich.chap.va.ung.dung.trong.phat.hien.khuon.mat