Áp dụng mô hình CNN cho các bài toán thị giác máy tính
  • Liên hệ

CNN và ứng dụng bộ dataset để nhận diện hình ảnh.

  • -
  • +
Thêm vào giỏ hàng
Thông tin sản phẩm

Mô hình CNN (Convolutional Neural Network) là một trong những mô hình phổ biến trong Trí tuệ nhân tạo, được sử dụng để xử lý hình ảnh, âm thanh, video và dữ liệu văn bản. Với khả năng xử lý dữ liệu lớn, CNN đã trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều ứng dụng thực tế, từ nhận diện khuôn mặt cho đến tự động lái xe,...

CNN được thiết kế để học các đặc trưng từ dữ liệu đầu vào, đặc biệt là hình ảnh, sử dụng các lớp tích chập (convolutional layers) để tìm kiếm các đặc trưng của hình ảnh và các lớp gộp (pooling layers) để giảm kích thước của đầu ra. Sau đó, các lớp kết nối đầy đủ (fully connected layers) được sử dụng để phân loại đối tượng trong hình ảnh.

 Trong tài liệu này sẽ tìm hiểu về CNN và ứng dụng bộ dataset để nhận diện hình ảnh.

 

Sản phẩm cùng loại
  • Liên hệ

Ứng dụng mô hình YOLOv7 nhận dạng các tuyển thủ cầu lông