Thành phố Cuồng loạn

Tổng quan: Xây dựng mô hình phân vùng phủ đất từ bộ dữ liệu OpenEarthMap-SAR 1. Giới thiệu công nghệ SAR và giá trị của bộ dữ liệu OpenEarthMap-SAR Công nghệ Cảm biến Tạo ảnh Tổng hợp (SAR) đang thay đổi cách chúng ta quan sát bề mặt Trái Đất. So với cảm quang truyền thống, SAR có khả năng hoạt động mọi thời tiết, có thể xuyên qua mây và một ph ...

Giới thiệu RNN4IE là một công cụ mã nguồn mở được phát triển nhằm thực hiện trích xuất thông tin từ văn bản tiếng Trung, sử dụng các kiến trúc mạng thần kinh hồi tiếp (RNN) được xây dựng trên PyTorch. Dự án tập trung vào bài toán nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition - NER), trong đó dữ liệu được gán nhãn theo định dạng B-I-O (Beg ...

Trong cấu hình mô hình Faster R-CNN sử dụng ResNet-50 và FPN, phần rpn_head đóng vai trò then chốt trong việc đề xuất vùng ứng viên (region proposals). Dưới đây là phân tích chi tiết về lớp RPNHead — thành phần chịu trách nhiệm sinh anchor, dự đoán độ tin cậy và điều chỉnh bounding box. Cấu hình RPN Head rpn_head=dict( type='RPNHead', ...

Mô hình BERT gốc được huấn luyện với hai nhiệm vụ chính: Masked Language Model (MLM): Dự đoán các từ bị che (mask) trong câu. Next Sentence Prediction (NSP): Xác định liệu câu thứ hai có phải là câu tiếp theo của câu đầu tiên hay không. Dữ liệu đầu vào cho BERT bao gồm ba loại embedding: Token Embeddings: Biểu diễn từng từ/token. Se ...

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 ...

Thách Thức Triển Khai AI Trên Thiết Bị Di Động Trong phát triển ứng dụng AI hiện đại, một nghịch lý thường gặp là các mô hình nhận diện đối tượng mạnh mẽ nhất thường quá nặng nề để chạy trực tiếp trên điện thoại hoặc thiết bị IoT. Trong khi đó, các mô hình nhẹ lại thiếu độ chính xác cần thiết. Giải pháp cho bài toán này nằm ở kỹ thuật chưng cất ...

Tiny ImageNet là một tập con của ImageNet. Do ImageNet có kích thước quá lớn, việc huấn luyện có thể mất nhiều ngày, vì vậy chúng ta sẽ sử dụng Tiny ImageNet làm thay thế. Tuy nhiên, dự án MMPretrain được thiết kế để sử dụng ImageNet, do đó cần thực hiện một số thay đổi để có thể sử dụng Tiny ImageNet. Trong file /mmpretrain/mmpretrain/datasets ...

1. Giới thiệu Loạt bài viết này hướng dẫn sử dụng phiên bản YOLOv5-6.1 của Ultralytics cho các tác vụ phát hiện đối tượng. Nội dung bao gồm chạy thử với trọng số có sẵn, huấn luyện trên tập dữ liệu riêng, và triển khai mô hình. Người đọc cần nắm cơ bản về PyTorch và kiến trúc YOLOv5. 2. Môi trường phát triển Yêu cầu môi trường cơ bản: Pytho ...

Các phép biến đổi (transforms) được sử dụng để xử lý hình ảnh trong PyTorch from torchvision import transforms Cách tốt nhất để học về transforms là tham khảo tài liệu help để hiểu các công cụ (lớp) có sẵn và cách sử dụng chúng ———————————————————————————————————— Khi tự học một lớp, cần chú ý: Cách sử dụng Để sử dụng các công cụ (lớp), tuân t ...