Thành phố Cuồng loạn

Bối cảnh và giải pháp kỹ thuật Trong hạ tầng thương mại điện tử hiện đại, khối lượng hình ảnh sản phẩm cần xử lý thường vượt quá khả năng của quy trình thủ công. Việc tích hợp các mạng nơ-ron đã được huấn luyện sẵn trên tập dữ liệu quy mô lớn cho phép triển khai nhanh các module nhận diện danh mục, trích xuất thuộc tính và lọc nội dung nhạy cảm ...

Intel RealSense SDK 2.0 là thư viện phát triển đa nền tảng dành cho camera độ sâu, cung cấp khả năng thu thập luồng dữ liệu chiều sâu và màu, truy xuất thông số hiệu chuẩn trong – ngoài máy ảnh, cùng nhiều tính năng xử lý nâng cao. Bài viết này trình bày toàn diện cách xây dựng ứng dụng thị giác sâu chuyên nghiệp dựa trên librealsense, từ kiến ...

Một hệ thống phát hiện đối tượng chuyên biệt cho bảy loại phương tiện giao thông, được xây dựng trên nền tảng mô hình YOLOv10 — phiên bản mới nhất trong dòng kiến trúc You Only Look Once. Hệ thống không chỉ xác định vị trí mà còn phân loại chính xác các đối tượng thành: xe con cỡ nhỏ, xe con trung bình, xe con lớn, xe tải nhẹ, xe tải nặng, xeta ...

Trong lĩnh vực đồ họa kỹ thuật số, chúng ta thường đối mặt với một nghịch lý: các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng sáng tạo hình ảnh ấn tượng nhưng đôi khi thiếu sự kiểm soát chi tiết ở mức pixel, trong khi các thuật toán truyền thống rất mạnh về xử lý dữ liệu thô nhưng lại thiếu khả năng hiểu ngữ cảnh. Qwen-Image-2512, với khả năng tạ ...

Thuật toán SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) ra đời từ năm 2004 không phải nhờ một đột phá về học sâu, mà nhờ sự kết hợp tinh tế giữa giải tích số, lý thuyết không gian tỉ lệ và tối ưu hóa tính toán thực tiễn. Hai mươi năm sau, khi các mô hình như ViT hay ConvNeXt thống trị bảng xếp hạng benchmark, SIFT vẫn xuất hiện trong hệ thống định ...

Đã bao giờ bạn muốn trải nghiệm một mô hình AI có thể hiểu hình ảnh và trò chuyện với bạn chưa? Hôm nay chúng ta sẽ cùng khám phá mô hình GLM-4v-9b - một mô hình đa phương thức mạnh mẽ có thể xử lý cả văn bản và hình ảnh. Với chỉ 9 tỷ tham số, mô hình này có thể chạy trên một card RTX 4090 duy nhất và hỗ trợ đầu vào hình ảnh chất lượng cao 1120 ...

Việc xây dựng một mô hình học sâu đơn giản như mạng perceptron đa tầng (MLP) trên tập dữ liệu MNIST là bước nền tảng giúp người mới làm quen với luồng xử lý trong PyTorch: từ tải dữ liệu, thiết kế kiến trúc, huấn luyện đến đánh giá. Dưới đây là triển khai tối ưu hóa, rõ ràng và dễ mở rộng — không phụ thuộc vào các hướng dẫn ngoài, chỉ sử dụng t ...

Dữ liệu huấn luyện này được xây dựng dành riêng cho bài toán phát hiện tự động các khuyết tật trên hệ thống truyền tải điện, bao gồm cột điện, xà ngang, kẹp nối dây, và đầu tháp. Tập dữ liệu gồm 9.838 ảnh JPG chất lượng cao với tổng cộng 44.520 bounding box, được gán nhãn chi tiết theo năm lớp khuyết tật cụ thể: Định vị dây không chuẩn: 3. ...

Khởi tạo môi trường và vận hành hệ thống Để triển khai trung tâm điều khiển robot dựa trên mô hình Pi0, hệ thống cần được thiết lập trong một môi trường tính toán ổn định. Quy trình bắt đầu từ việc cấu hình các phụ thuộc phần mềm cho đến khi khởi chạy giao diện Web tương tác. Yêu cầu hệ thống tối thiểu Hệ điều hành: Ưu tiên Ubuntu 20.04 L ...

Khi nội dung do AI tạo ra (AIGC) ngày càng phổ biến, việc xác định nguồn gốc hình ảnh trở thành yêu cầu thiết yếu đối với các nền tảng chia sẻ nội dung. Hệ thống phát hiện ảnh AI không còn là bài toán dành riêng cho các phòng nghiên cứu lớn — với các mô hình tiền huấn luyện và môi trường GPU sẵn có, bạn hoàn toàn có thể triển khai một giải phá ...