Đang tải... (xem toàn văn)
Phân loại hình ảnh chó mèo có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ như nhận dạng chó mèo trong các video hoặc hình ảnh, hoặc phân loại ảnh chó mèo trong các kho dữ liệu lớn.. Phân
lOMoARcPSD|39474592 BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO ĐỀ TÀI THIẾT KẾ MẠNG NƠ-RON PHÂN LOẠI CHÓ VÀ MÈO QUA HÌNH ẢNH Giảng viên hướng dẫn: ThS Dương Thị Hằng Nhóm viên thực hiện: Nguyễn Doãn Bình Mã SV: 2021602299 Nguyễn Tiến Đạt Mã SV: 2021600684 Đồng Văn Mạnh Mã SV: 2021601430 Hà Nội – 2023 Downloaded by nhim nhim (nhimbien3@gmail.com) lOMoARcPSD|39474592 PHIẾU GIAO ĐỒ ÁN MÔN HỌC HỌC PHẦN ĐỒ ÁN MÔN MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO I Thông tin chung 1 Mã lớp học phần: 20231FE6059001 Khóa: 16 2 Tên nhóm: 02 3 Họ và tên thành viên trong nhóm: Nguyễn Doãn Bình Mã SV: 2021602299 Nguyễn Tiến Đạt Mã SV: 2021600684 Đồng Văn Mạnh Mã SV: 2021601430 II.Nội dung học tập 1 Tên đề tài: Thiết kế mô hình mạng nơ-ron nhận diện ảnh chó mèo qua hình ảnh 2 Hoạt động của sinh viên: TT Nội dung cần thực hiện CĐR Đề xuất ý tưởng thiết kế; Lựa chọn và sử dụng các tài liệu kỹ 1 thuật phù hợp để viết báo cáo đồ án môn học về phát triển ứng L1; L4 dụng mạng nơ-ron nhân tạo Áp dụng kiến thức về toán để tính toán các tham số, xây dựng L1; L4 2 mô hình mạng nơ ron nhân tạo 3 Thiết kế phần mềm mô phỏng; Đánh giá mô hình L2; L3 Viết báo cáo ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng văn bản L2; L3 4 và đồ họa Thuyết trình ứng dụng xây dựng trên nền tảng mạng nơ-ron nhân tạo 3 Sản phẩm nghiên cứu: TT Tên sản phẩm Yêu cầu Số lượng 1 Slide thuyết trình Theo nội dung đề tài đồ án 01 2 Mô hình/Mô phỏng Theo đề tài đồ án 01 Downloaded by nhim nhim (nhimbien3@gmail.com) lOMoARcPSD|39474592 3 Quyển báo cáo Trình bày theo quy định 01 (QĐ 815/QĐ-ĐHCN) III Nhiệm vụ học tập Hoàn thành nội dung của đồ án theo đúng quy định trong thời gian từ ngày 16/10/2023 đến ngày 24/12/2023, bao gồm: - Thực hiện thành lập nhóm, triển khai kế hoạch làm việc nhóm - Họp nhóm (ít nhất 05 lần); ghi chép biên bản họp; lưu video minh chứng cho buổi họp - Thay phiên điều phối công việc của nhóm (mỗi thành viên làm trưởng nhóm ít nhất 01 giai đoạn) - Áp dụng kiến thức, kỹ năng và công cụ liên quan để thiết kế ứng dụng mạng nơ ron trong các bài toán thực tế - Báo cáo sản phẩm nghiên cứu theo đề tài được giao trước giảng viên và các sinh viên khác IV Học liệu thực hiện Đồ án 1 Tài liệu học tập: - Tài liệu chính: Trần Hùng Cường, Nguyễn Phương Nga, Giáo trình Trí tuệ nhân tạo, 2014 - Tài liệu tham khảo: [1] Nguyễn Đình Thúc, Giáo trình mạng trí tuệ nhân tạo: Mạng Noron: Phương pháp và ứng dụng, 2000 [2] Phan Xuân Minh, Lý thuyết điều khiển mờ, 2006 [3] Trần Hoài Linh, Mạng Nơ Ron và ứng dụng trong xử lý tín hiệu, 2019 2 Phương tiện, nguyên liệu thực hiện Đồ án (nếu có): - Laptop cá nhân, ngôn ngữ lập trình Python, các thư viện hỗ trợ như tensorflow, Tkinter, scikit-learn, pillow… Downloaded by nhim nhim (nhimbien3@gmail.com) Trưởng bộ môn lOMoARcPSD|39474592 (Ký và ghi rõ họ tên) Hà Nội, ngày 16 tháng 10 năm 2023 Vũ Trung Kiên Giảng viên hướng dẫn (Ký và ghi rõ họ tên) Dương Thị Hằng Downloaded by nhim nhim (nhimbien3@gmail.com) lOMoARcPSD|39474592 PHỤ LỤC: MÔ TẢ YÊU CẦU KỸ THUẬT CỦA MÔ HÌNH NHẬN DIỆN CHÓ MÈO QUA HÌNH ẢNH 1 Các tính năng: - Lấy ảnh chụp sẵn từ máy tính, nhận diện đó là ảnh chó hay mèo 2 Thông số kỹ thuật - Mô hình dự đoán kết quả đầu ra là chó / mèo với độ chính xác trên 80% 3 Yêu cầu cụ thể - Mô hình sử dụng phương pháp CNN - Cấu trúc mô hình gồm 3 lớp tích chập sử dụng hàm kích hoạt ReLu Một lớp kết nối đầy đủ với hàm kích hoạt Softmax - Tiến hành biên dịch mô hình với hàm mất mát categorical_crossentropy, bộ tối ưu hóa RMSprop và chỉ số đánh giá là accuracy - Tập dữ liệu thu thập từ trang web Kaggle.com chia theo tỉ lệ: 80% cho tập huấn luyện và 20% cho kiểm thử Downloaded by nhim nhim (nhimbien3@gmail.com) lOMoARcPSD|39474592 MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH 2 LỜI NÓI ĐẦU 3 MỞ ĐẦU 4 1 Lý do chọn đề tài 4 2 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 4 3 Phương pháp nghiên cứu, mục tiêu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu .4 4 Kết quả dự kiến 5 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 6 1.1 Giới thiệu chung 6 1.1.1 Khái niệm chung 6 1.1.2 Tầm quan trọng của mạng nơ-ron 7 1.1.3 Nguyên lý hoạt động của mạng nơ-ron .9 1.1.4 Các phương pháp huấn luyện mạng nơ-ron 10 1.2 Một số mô hình mạng nơ-ron sử dụng cho phân loại, nhận diện 11 1.3 Mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN) 13 1.3.1 Khái niệm chung 13 1.3.2 Các lớp cơ bản của mạng nơ-ron tích chập .14 1.4 Kết luận chương 15 CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ MÔ HÌNH MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO PHÂN LOẠI CHÓ MÈO QUA HÌNH ẢNH 16 2.1 Yêu cầu thiết kế 16 Downloaded by nhim nhim (nhimbien3@gmail.com) lOMoARcPSD|39474592 2.2 Sơ đồ khối 16 2.3 Bài toán thiết kế mạng nơ-ron nhận diện chó mèo 17 2.3.1 Đối tượng đầu vào 17 2.3.2 Tiền xử lý dữ liệu 17 2.3.3 Huấn luyện mô hình 18 2.3.4 Dự đoán đầu ra dựa trên trọng số của mô hình đã huấn luyện 24 2.4 Kết luận chương 25 CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 26 3.1 Các kịch bản kiểm thử mô hình .26 3.2 Đánh giá mô hình 28 3.3 Hướng phát triển 29 KẾT LUẬN 30 TÀI LIỆU THAM KHẢO 31 Downloaded by nhim nhim (nhimbien3@gmail.com) lOMoARcPSD|39474592 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1: cấu trúc mạng nơ-ron cơ bản 6 Hình 2: Đếm số lượng xe đang lưu thông 7 Hình 3: Chuyển đổi giọng nói thành văn bản 8 Hình 4: ChatGPT – chatbot tự động có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên 8 Hình 5: Học có giám sát .10 Hình 6: Học không giám sát 10 Hình 7: Học tăng cường 11 Hình 8: Cấu trúc một mạng nơ-ron tích chập 13 Hình 9: sơ đồ khối của mô hình 16 Hình 10: Tiền xử lý dữ liệu 17 Hình 11: Mô hình mạng nơ-ron tích chập nhận diện chó mèo 19 Hình 12: Tầng tích chập 20 Hình 13: Dự đoán kết quả đầu ra dựa trên trọng số của mô hình đã huấn luyện.25 2 Downloaded by nhim nhim (nhimbien3@gmail.com) lOMoARcPSD|39474592 LỜI NÓI ĐẦU Lời đầu tiên, nhóm em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến cô Dương Thị Hằng, người đã trực tiếp hướng dẫn và đưa ra những góp ý định hướng để tạo mọi điều kiện giúp đồ án của nhóm ngày càng được hoàn thiện hơn Mặc dù đã có nhiều cố gắng trong quá trình làm đồ án tốt nhưng do thời gian và năng lực bản thân có hạn nên không thể tránh khỏi còn những thiếu sót Nhóm em rất mong sẽ nhận được những góp ý quý báu đến từ tất cả các thầy cô giáo để kết quả của nhóm được hoàn thiện hơn Chúng em xin chân thành cảm ơn! 3 Downloaded by nhim nhim (nhimbien3@gmail.com) lOMoARcPSD|39474592 MỞ ĐẦU 1 Lý do chọn đề tài Phân loại hình ảnh chó mèo là một bài toán đơn giản nhưng có tính cấp thiết cao, với nhiều ứng dụng thực tế Một số ứng dụng có thể kể đến là tự động hóa tác vụ Phân loại hình ảnh chó mèo có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ như nhận dạng chó mèo trong các video hoặc hình ảnh, hoặc phân loại ảnh chó mèo trong các kho dữ liệu lớn Điều này có thể giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho con người Ứng dụng nổi bật thứ hai là tăng cường an ninh Phân loại hình ảnh chó mèo còn có thể được ứng dụng vào các chương trình chuyên biệt phục vụ việc phát hiện chó mèo trong các khu vực cấm hoặc theo dõi các hoạt động bất thường liên quan đến chó mèo Với sự phát triển của công nghệ học máy, đề tài này sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn trong tương lai 2 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước Trên thế giới, các nghiên cứu về phân loại ảnh chó mèo dùng CNN đã được triển khai từ nhiều năm về trước và vẫn tiếp tục cho tới ngày nay Các nghiên cứu này đã đạt được những kết quá đáng nể, với độ chính xác có thể lên tới 99% Trong những năm gần đây các nghiên cứu phân loại ảnh chó mèo sử dụng mạng nơ-ron tích chập có xu hướng sử dụng các kiến trúc CNN, các kỹ thuật học máy mới Tại Việt Nam, đề tài này đã được triển khai nghiên cứu nhiều năm nay Các nghiên cứu về đề tài này nói chung đã có thể bắt kịp với thế giới về độ chính xác mô hình (trên 99%) 3 Phương pháp nghiên cứu, mục tiêu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu: - Bước 1: Thu thập dữ liệu - Bước 2: Chuẩn hóa dữ liệu 4 Downloaded by nhim nhim (nhimbien3@gmail.com)