Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 8: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 2)
Số trang: 46
Loại file: pdf
Dung lượng: 10.37 MB
Lượt xem: 25
Lượt tải: 0
Xem trước 5 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 8: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 2). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: giới thiệu bài toán phân đoạn ảnh; lớp tăng độ phân giải upsampling; hàm mục tiêu; một số mạng phân đoạn ảnh tiêu biểu;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 8: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 2) Chương 6: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 2) 01/02/2021 SangDV 2 Nội dung • Giới thiệu bài toán phân đoạn ảnh • Lớp tăng độ phân giải upsampling • Hàm mục tiêu • Một số mạng phân đoạn ảnh tiêu biểu 01/02/2021 3 Giới thiệu bài toán phân đoạn ảnh 01/02/2021 SangDV 4 Các bài toán thị giác máy 01/02/2021 5 Phân vùng • Phân lớp từng điểm ảnh trong ảnh • Không phân biệt các đối tượng cùng lớp trong ảnh 01/02/2021 6 Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • Phân đoạn ảnh vệ tinh và hàng không 01/02/2021 7 Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • Xe tự hành 01/02/2021 8 Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • Y tế 01/02/2021 9 Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • OCR 01/02/2021 10 Trượt cửa sổ 01/02/2021 SangDV 11 Trượt cửa sổ 01/02/2021 SangDV 12 Tích chập hoàn toàn (Fully Convolutional) • Thiết kế mạng CNN gồm nhiều lớp tích chập để phân lớp đồng thời tất cả các điểm ảnh. 01/02/2021 SangDV 13 Tích chập hoàn toàn (Fully Convolutional) • Thiết kế mạng CNN gồm nhiều lớp tích chập để phân lớp đồng thời tất cả các điểm ảnh. • Vấn đề: Tích chập với các lớp đầu vào có độ phân giải cao đòi hỏi nhiều chi phí tính toán 01/02/2021 14 Tích chập hoàn toàn (Fully Convolutional) • Thiết kế mạng CNN với các lớp giảm độ phân giải (downsampling) và tăng độ phân giải (upsampling) 01/02/2021 15 Tích chập hoàn toàn (Fully Convolutional) • Thiết kế mạng CNN với các lớp giảm độ phân giải (downsampling) và tăng độ phân giải (upsampling) • Giảm độ phân giải: max pooling hay strided conv • Tăng độ phân giải? 01/02/2021 16 Lớp tăng độ phân giải upsampling 01/02/2021 SangDV 17 Lớp Unpooling • Các lớp này không có tham số 01/02/2021 SangDV 18 Lớp Max Unpooling 01/02/2021 19 Tích chập chuyển vị • Là phép tăng độ phân giải (upsampling) có chứa các tham số có thể huấn luyện được • Xem lại ví dụ tích chập conv 3x3, bước nhảy stride 1 và thêm viền padding 1 01/02/2021 20
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 8: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 2) Chương 6: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 2) 01/02/2021 SangDV 2 Nội dung • Giới thiệu bài toán phân đoạn ảnh • Lớp tăng độ phân giải upsampling • Hàm mục tiêu • Một số mạng phân đoạn ảnh tiêu biểu 01/02/2021 3 Giới thiệu bài toán phân đoạn ảnh 01/02/2021 SangDV 4 Các bài toán thị giác máy 01/02/2021 5 Phân vùng • Phân lớp từng điểm ảnh trong ảnh • Không phân biệt các đối tượng cùng lớp trong ảnh 01/02/2021 6 Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • Phân đoạn ảnh vệ tinh và hàng không 01/02/2021 7 Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • Xe tự hành 01/02/2021 8 Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • Y tế 01/02/2021 9 Một số ứng dụng phân đoạn ảnh • OCR 01/02/2021 10 Trượt cửa sổ 01/02/2021 SangDV 11 Trượt cửa sổ 01/02/2021 SangDV 12 Tích chập hoàn toàn (Fully Convolutional) • Thiết kế mạng CNN gồm nhiều lớp tích chập để phân lớp đồng thời tất cả các điểm ảnh. 01/02/2021 SangDV 13 Tích chập hoàn toàn (Fully Convolutional) • Thiết kế mạng CNN gồm nhiều lớp tích chập để phân lớp đồng thời tất cả các điểm ảnh. • Vấn đề: Tích chập với các lớp đầu vào có độ phân giải cao đòi hỏi nhiều chi phí tính toán 01/02/2021 14 Tích chập hoàn toàn (Fully Convolutional) • Thiết kế mạng CNN với các lớp giảm độ phân giải (downsampling) và tăng độ phân giải (upsampling) 01/02/2021 15 Tích chập hoàn toàn (Fully Convolutional) • Thiết kế mạng CNN với các lớp giảm độ phân giải (downsampling) và tăng độ phân giải (upsampling) • Giảm độ phân giải: max pooling hay strided conv • Tăng độ phân giải? 01/02/2021 16 Lớp tăng độ phân giải upsampling 01/02/2021 SangDV 17 Lớp Unpooling • Các lớp này không có tham số 01/02/2021 SangDV 18 Lớp Max Unpooling 01/02/2021 19 Tích chập chuyển vị • Là phép tăng độ phân giải (upsampling) có chứa các tham số có thể huấn luyện được • Xem lại ví dụ tích chập conv 3x3, bước nhảy stride 1 và thêm viền padding 1 01/02/2021 20
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Bài giảng Học sâu và ứng dụng Học sâu và ứng dụng Bài toán phân đoạn ảnh Lớp tăng độ phân giải upsampling Hàm mục tiêu Mạng phân đoạn ảnhGợi ý tài liệu liên quan:
-
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 7: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 1)
64 trang 192 0 0 -
74 trang 145 0 0
-
Chương 5 : giải bài toán quy hoạch tuyến trình trên Ms. Excel
51 trang 33 0 0 -
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 3: Giới thiệu về mạng tích chập (Conv Neural Networks)
48 trang 28 0 0 -
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 2: Giới thiệu về mạng nơ-ron
38 trang 24 0 0 -
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 1 - ĐH Bách khoa Hà Nội
34 trang 23 0 0 -
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 4: Huấn luyện mạng nơ-ron (Phần 1)
46 trang 23 0 0 -
49 trang 20 0 0
-
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 6: Phần cứng và phần mềm cho học sâu
61 trang 20 0 0 -
5 trang 17 0 0