Đăng ký

Đăng nhập

Hãy chọn một cách để đăng nhập

Facebook

Google

Zalo

Hoặc tiếp tục với email

Nhớ mật khẩu

Chưa có tài khoản? Đăng ký

Nghiên cứu về học sâu và ứng dụng trong phát hiện ổ gà trên mặt đường

53 121 8

Đang tải... (xem toàn văn)

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

/ 53 trang

Thông tin tài liệu

... ảnh ổ gà mặt đường Một vài ví dụ hình ảnh ổ gà mặt đường: Hình 3.29 Ổ gà mặt đường (1) 35 Hình 3.30 Ổ gà mặt đường (2) Hình 3.31 Ổ gà mặt đường (3) 36 Hình 3.32 Ổ gà mặt đường (4) Bước 2: Sử dụng. .. tơi chọn đề tài ? ?Nghiên cứu học sâu ứng dụng phát ổ gà mặt đường? ?? làm đề tài luận văn nhằm nghiên cứu phương pháp nhận dạng, ứng dụng phát triển phương pháp nhận dạng ổ gà phục vụ phát triển phương... 31 Hình 3.1 Ổ gà mặt đường (1) 33 Hình 3.2 Ổ gà mặt đường (2) 34 Hình 3.3 Ổ gà mặt đường (3) 34 Hình 3.4 Ổ gà mặt đường (4) 35 Hình 3.5 Sử dụng tool labelme

Ngày đăng: 02/01/2021, 22:34

Xem thêm: Nghiên cứu về học sâu và ứng dụng trong phát hiện ổ gà trên mặt đường

Từ khóa liên quan

Mục lục

MỤC LỤC
DANH MỤC KÍ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC HÌNH VẼ
MỞ ĐẦU
1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HỌC MÁY
- 1.1 Học máy là gì?
- 1.2 Một số ứng dụng của học máy
- 1.3 Tổng quan về học sâu
- 2. CHƯƠNG 2: HỌC SÂU VỚI MẠNG R2CNN
  - 2.1 Xác định vật thể (object detection)
    - 2.1.1 Giới thiệu bài toán xác định vật thể
    - 2.1.2 Multi-layer Perceptron
      - a. Tổng quan về Multi-layer Perceptron
      - b. Cấu trúc của MLP và các khái niệm
      - c. Chi tiết quá trình huấn luyện MLP
      - 2.1.3 Convolutional neural network (CNN)
        a. Tổng quan về CNN
        b. Cấu trúc và các khái niệm
        2.1.4 Lịch sử hình thành của mô hình R2CNN
        2.2 Tổng quan về R2CNN
        2.2.1 Các khái niệm cơ bản
        2.2.2 Cấu trúc của R2CNN
        3. CHƯƠNG 3. ỨNG DỤNG MẠNG R2CNN NHẬN DẠNG Ổ GÀ TRÊN MẶT ĐƯỜNG
        3.1. Xây dựng mô hình nhận dạng ổ gà
        3.2. Giới thiệu về cấu trúc mô hình R2CNN
        3.3. Chuẩn bị dữ liệu
        3.4. Thiệt lập tham số thuật toán và huấn luyện mạng
        3.4.1 Thiết lập các tham số thuật toán R2CNN

Tài liệu cùng người dùng

Nghiên cứu và đề xuất mô hình ứng dụng các kỹ thuật chỉnh sửa hình ảnh nhằm nâng cao chất lượng nghệ thuật hình ảnh - ứng dụng cho phim truyền hình tại Đài THVN Nghiên cứu và đề xuất mô hình ứng dụng các kỹ thuật chỉnh sửa hình ảnh nhằm nâng cao chất lượng nghệ thuật hình ảnh - ứng dụng cho phim truyền hình tại Đài THVN
131 72 0
Nghiên cứu về điện toán đám mây và vấn đề bảo mật dữ liệu trong điện toán đám mây Nghiên cứu về điện toán đám mây và vấn đề bảo mật dữ liệu trong điện toán đám mây
80 158 2
Nghiên cứu mô hình học sâu trong ứng dụng nhận diện cảm xúc Nghiên cứu mô hình học sâu trong ứng dụng nhận diện cảm xúc
61 301 9
Nghiên cứu phương pháp xác định ảnh đã bị chỉnh sửa dựa trên đánh giá tương quan giữa các điểm ảnh Nghiên cứu phương pháp xác định ảnh đã bị chỉnh sửa dựa trên đánh giá tương quan giữa các điểm ảnh
54 63 0
Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron tích chập phát hiện và phân loại phương tiện giao thông Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron tích chập phát hiện và phân loại phương tiện giao thông
69 167 1

Tài liệu liên quan

Nghiên cứu về mạng nơron và ứng dụng trong bài toán phân lớp dữ liệu Nghiên cứu về mạng nơron và ứng dụng trong bài toán phân lớp dữ liệu
67 1.007 7
Nghiên cứu các phương pháp học máy và ứng dụng trong phát hiện xâm nhập trái phép Nghiên cứu các phương pháp học máy và ứng dụng trong phát hiện xâm nhập trái phép
95 1.368 12
Nghiên cứu các phương pháp học máy và ứng dụng trong phát hiện xâm nhập trái phép Nghiên cứu các phương pháp học máy và ứng dụng trong phát hiện xâm nhập trái phép
28 1.325 2
Nghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chế Nghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chế
70 601 2
Nghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chế Nghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chế
79 227 0
Nghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chế Nghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chế
70 1.411 2
Nghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chế Nghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chế
70 512 0
Nghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chế (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chế (Luận văn thạc sĩ)
70 404 2

Nghiên cứu về học sâu và ứng dụng trong phát hiện ổ gà trên mặt đường

Thông tin tài liệu

Từ khóa liên quan

Mục lục

MỤC LỤC

DANH MỤC KÍ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC HÌNH VẼ

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HỌC MÁY

1.1 Học máy là gì?

1.2 Một số ứng dụng của học máy

1.3 Tổng quan về học sâu

2. CHƯƠNG 2: HỌC SÂU VỚI MẠNG R2CNN

2.1 Xác định vật thể (object detection)

2.1.1 Giới thiệu bài toán xác định vật thể

2.1.2 Multi-layer Perceptron

a. Tổng quan về Multi-layer Perceptron

b. Cấu trúc của MLP và các khái niệm

c. Chi tiết quá trình huấn luyện MLP

2.1.3 Convolutional neural network (CNN)

a. Tổng quan về CNN

b. Cấu trúc và các khái niệm

2.1.4 Lịch sử hình thành của mô hình R2CNN

2.2 Tổng quan về R2CNN

2.2.1 Các khái niệm cơ bản

2.2.2 Cấu trúc của R2CNN

3. CHƯƠNG 3. ỨNG DỤNG MẠNG R2CNN NHẬN DẠNG Ổ GÀ TRÊN MẶT ĐƯỜNG

3.1. Xây dựng mô hình nhận dạng ổ gà

3.2. Giới thiệu về cấu trúc mô hình R2CNN

3.3. Chuẩn bị dữ liệu

3.4. Thiệt lập tham số thuật toán và huấn luyện mạng

3.4.1 Thiết lập các tham số thuật toán R2CNN

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan