Nghiên cứu về học sâu và ứng dụng trong phát hiện ổ gà trên mặt đường

53 121 8
Nghiên cứu về học sâu và ứng dụng trong phát hiện ổ gà trên mặt đường

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 02/01/2021, 22:34

Mục lục

  • MỤC LỤC

  • DANH MỤC KÍ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT

  • DANH MỤC HÌNH VẼ

  • MỞ ĐẦU

  • 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HỌC MÁY

    • 1.1 Học máy là gì?

    • 1.2 Một số ứng dụng của học máy

    • 1.3 Tổng quan về học sâu

    • 2. CHƯƠNG 2: HỌC SÂU VỚI MẠNG R2CNN

      • 2.1 Xác định vật thể (object detection)

        • 2.1.1 Giới thiệu bài toán xác định vật thể

        • 2.1.2 Multi-layer Perceptron

          • a. Tổng quan về Multi-layer Perceptron

          • b. Cấu trúc của MLP và các khái niệm

          • c. Chi tiết quá trình huấn luyện MLP

          • 2.1.3 Convolutional neural network (CNN)

            • a. Tổng quan về CNN

            • b. Cấu trúc và các khái niệm

            • 2.1.4 Lịch sử hình thành của mô hình R2CNN

            • 2.2 Tổng quan về R2CNN

              • 2.2.1 Các khái niệm cơ bản

              • 2.2.2 Cấu trúc của R2CNN

              • 3. CHƯƠNG 3. ỨNG DỤNG MẠNG R2CNN NHẬN DẠNG Ổ GÀ TRÊN MẶT ĐƯỜNG

                • 3.1. Xây dựng mô hình nhận dạng ổ gà

                • 3.2. Giới thiệu về cấu trúc mô hình R2CNN

                • 3.3. Chuẩn bị dữ liệu

                • 3.4. Thiệt lập tham số thuật toán và huấn luyện mạng

                  • 3.4.1 Thiết lập các tham số thuật toán R2CNN

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan