Thành phố Cuồng loạn

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 ...

Tổng quan về nghiên cứu Trong lĩnh vực thị giác máy tính hiện đại, kỹ thuật phân đoạn hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng thực tế. Đặc biệt trong nông nghiệp, lâm nghiệp và giám sát hệ sinh thái, khả năng nhận diện và phân đoạn chính xác các bộ phận của thực vật mang lại giá trị to lớn trong việc nâng cao hiệu suất sản xuất v ...

Phương pháp này tích hợp thuật toán tối ưu hóa trừ trừ (SABO) để điều chỉnh tham số phân tích mode biến phân (VMD), sau đó sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) để trích xuất đặc trưng sâu và cuối cùng là máy vector hỗ trợ (SVM) để phân loại. Quy trình được kiểm chứng trên bộ dữ liệu vòng bi tiêu chuẩn từ Đại học Case Western Reserve. 1. Quy Trì ...

Giới thiệu Khi làm việc với deep learning, việc chuẩn bị dữ liệu là một bước quan trọng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu các phương pháp để phân chia dataset phục vụ việc huấn luyện mô hình. Phương pháp 1: Phân chia tập huấn luyện và tập kiểm tra Đầu tiên, chúng ta cần chia dữ liệu thành hai phần: tập huấn luyện (training set) và tập ...

Tổng quan Trong quy trình phát triển mô hình học sâu, bước đầu tiên và quan trọng nhất là tạo bộ dữ liệu huấn luyện. Điều này thường yêu cầu gán nhãn thủ công cho hình ảnh. Bài viết này sẽ giới thiệu phần mềm labelme - một công cụ mạnh mẽ hỗ trợ gán nhãn dữ liệu ảnh, cùng với hướng dẫn cài đặt và sử dụng chi tiết. 1. Giới thiệu về labelme labe ...

tf_unet là một khung triển khai mạng nơ-ron sâu cho phân đoạn hình ảnh dựa trên kiến trúc U-Net, được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ xử lý hình ảnh y tế, ảnh vệ tinh và các ứng dụng thị giác máy tính khác. Bài viết này sẽ đi sâu vào việc phân tích các hàm lớp cơ bản trong tf_unet bao gồm convolution, deconvolution, pooling và concatenation ...

Cấu Trúc Tensor Trong Học Sâu Tensor được xem là đơn vị tính toán cơ bản trong toàn bộ quy trình học sâu. Đây là một mảng đa chiều chứa các giá trị số học, tương tự như ma trận nhưng mở rộng sang nhiều chiều hơn. Cụ thể: Tensor một chiều (1-dimension) đại diện cho vectơ. Tensor hai chiều (2-dimensions) tương ứng với ma trận. Tensor từ ba chiều ...

Phương pháp đầu tiên Sử dụng phương thức .cuda() cho mô hình mạng, dữ liệu (đầu vào và nhãn) cùng hàm mất mát Mã nguồn minh họa import torch import torchvision from torch import nn from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from model import * # Khởi tạo tập huấn luy ...

Flax là một khung học sâu được xây dựng trên nền tảng JAX, tập trung vào tính linh hoạt, khả năng mở rộng và kiểm soát chi tiết đối với luồng tính toán. Khác với các khung truyền thống, Flax không che giấu cơ chế thực thi — thay vào đó, nó cung cấp giao diện hướng đối tượng để định nghĩa mô hình trong khi vẫn giữ nguyên đặc tính hàm thuần (pure ...

Triển khai Qwen3.5 với vLLM (2026 mới nhất) Bài hướng dẫn này bao gồm các bước **tải mô hình Qwen3.5, cài đặt vLLM, khởi động dịch vụ, cấu hình tham số chính, gọi API, tối ưu hóa lượng tử, và triển khai đa GPU**. Hướng dẫn này áp dụng cho môi trường Linux/WSL2. I. Yêu cầu phần cứng và môi trường 1.1 Đề xuất cấu hình phần cứng Quy mô mô hì ...