Thành phố Cuồng loạn

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 ...

Dữ liệu trong học sâu Trong quá trình phát triển mô hình học sâu, dữ liệu đóng vai trò trung tâm trong ba giai đoạn chính: huấn luyện, xác thực và kiểm tra. Ba loại dữ liệu này là tập huấn luyện (training set), tập xác thực (validation set) và tập kiểm tra (test set). Sự khác biệt giữa tập xác thực và tập kiểm tra Quy trình hoàn chỉnh trong ...

Công nghệ phát hiện đối tượng trong trí tuệ nhân tạo: Ứng dụng và thách thức thực tiễn Từ khóa: Phát hiện đối tượng, Thị giác máy tính, Học sâu, Mạng nơ-ron tích chập, YOLO, Faster R-CNN, Ứng dụng thực tế Bài viết này phân tích chi tiết các nguyên lý cốt lõi của công nghệ phát hiện đối tượng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các thuật toán phổ ...

1. Thiết kế Dataset tùy chỉnh Để huấn luyện mô hình phân loại hình ảnh, ta cần tạo một dataset có cấu trúc phù hợp với PyTorch. Dataset cần tuân theo cấu trúc thư mục với mỗi thư mục con đại diện cho một lớp. import os from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset import cv2 class ImageFolderDataset(Dataset): def __init__(se ...

Mã nguồn triển khai Faster R-CNN trên Keras có thể tải xuống từ địa chỉ: https://github.com/yhenon/keras-frcnn. Sau khi tải về và mở bằng PyCharm (đảm bảo đã cài đặt Tensorflow-gpu và Keras), bạn sẽ thấy cấu trúc của dự án như sau: Tiếp theo, cần điều chỉnh tệp requirements.txt và thiết lập phiên bản Keras tương thích với hệ thống đã cài đặt. V ...

Được công bố trên IEEE Transactions on Medical Imaging (tháng 7 năm 2022), bài báo "Mạng Long Short-Term Memory Nhận thức Cấu trúc cho Phát hiện Điểm Giải phạm 3D" của Chen Runnan và các cộng tác viên đã đề xuất một mạng LSTM nhận thức cấu trúc nhằm nâng cao độ chính xác và khả năng chịu lỗi của việc phát hiện điểm giải phẫu trong chụ ...