Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Computer Vision Course - Coggle Diagram
Computer Vision
Course
Giới thiệu
Introduction
Định nghĩa
Biểu diễn hai chiều
của ảnh dưới dạng pixel
Digital Image Type
Binary Image
Gray-scale image
Color image
Mục tiêu chính
Cải thiện thông tin
Giảm dung dượng
Phân tích dữ liệu
Ứng dụng
Y tế
Xe tự hành
An ninh
Các bước xử lý chính
Image acquisition
Enhancement
Segmentation
Restarion
Object recognition
Morphological Processing
Khái niệm cơ bản
Image Representation
Ảnh là ma trận giá trị pixel
Kích thước ma trận và
số bit quyết định dung lượng
Resolution
Spatial resolution
Intensity resolution
Sampling and Quantisation
Image Enhancement
Point Processing
Thresholding
Intensity Transformation
Gray Level Transformation
Logarithmic
Power Law
Negative
Histogram Equalization
Contrast Enhancement
Matching Histogram
Morphological Image Processing
Basic Operation
Erosion
Dilation
Advanced Operation
Opening
Closing
Edge Detection
Basic Method
Đạo hàm bậc nhất
Sobel
Prewitt
Đạo hàm bậc hai
Hough Transform
Spatial Filtering
Filtering Techniques
Non-linear Filtering
Max
Min
Median
Linear Filtering
Convolution
Correlation
Sharpening
Laplacian
Image Segmentation
Thresh holding
Basic global thresholding
Graylevel thresholding
Otsu's method
Face Detection
Viola - Jones
Classification
Cascade structure
Đặc điểm
Cách đánh giá
Cách hoạt động
Binary classification
Improments
Framework
Window Scaling
Mong muốn
Window stride
Evaluation
Confusion matrix
Detection rate
Multiple detection
Reasons
Solution
Problems
Concept
Sliding window
Binary Classifer
Window
Haar-like Features
Integral Image
Feature Selection
Adaboost
(Adaptive Boosting)
Algorithm
Results
Concept
Evaluate
Haar-like Features
Input - Output
ALEXNET
ARCHITECTURE
Fully-connected layers
Softmax
Convolutional layers
Max pooling
OVERFITTING
Drop-out
Early stopping
Data augmentation
TRAINING
Actually: mini- batch gradient descent
With momentum
Stochastic gradient descent
Batch size: 128
RESULT
Top-1 error rate
Top-5 error rate
IMAGE CLASSIFICATION
62M parameters
Training: 1.2M images
650K neurals
Validation: 50K images
1000 classes
Test: 150K images
DUAL GPUs
ACTIVATION FUNCTION: ReLU
Artificial Neutral Network
(ANN)
Gradient descent
Định nghĩa
Công thức cập nhật
trọng số
Phân loại
Stochastic Gradient Descent
Mini-batch Gradient Descent
Batch Gradient Descent
Chain rule
Định nghĩa
Công thức
Loss function
Định nghĩa
Phương pháp tính
Dùng góc giữa 2 vector
Dùng cross entropy
Dùng Norm 2
Vanishing gradient problem
Hậu quả
Khắc phục
Nguyên nhân
Framework
Concept
Structure
Hiden layer
Output layer
Input layer
Overview
Non-linear activation function
Hàm sigmoid
Lý do
Tham số có bias
Mô hình dựa trên
mạng thần kinh sinh học
Application
Model problem
Underfitting
Overfitting
Convolution Neutral Network
(CNN)
Structure
Feature Extraction
Convolution Layer
Pooling
Input layer
Classification
Fully Connected Layer
Output Layer
Error back propagation
Loss function
Phương pháp tính
Dùng góc giữa 2 vector
Dùng cross entropy
Dùng Norm 2
Định nghĩa
Gradient descent
Công thức cập nhật
trọng số
Phân loại
Stochastic Gradient Descent
Mini-batch Gradient Descent
Batch Gradient Descent
Định nghĩa
Framework
Dùng Gradient Descent
Chain rule
Định nghĩa
Công thức
Concept
Model problem
Underfitting
Overfitting
Vanishing gradient problem
Hậu quả
Khắc phục
Nguyên nhân
Overview
Tự động trích xuất
đặc trưng
Tái sử dụng trọng số
Giảm số lượng tham số
Lịch sử
Application
Principle of operation
Trích xuất đặc trưng
từ các lớp tích chập
và pooling
Non-linear activation function
ReLU
Sigmoid
Tanh
Yolo V1
Training
Giai đoạn 1:
Image classification
Giai đoạn 2:
Object detection
Dựa vào tập
ImageNet1000
Transfer learning
Tổng quát
Đơn giản hóa quy trình
phát hiện đối tượng
Mô hình hóa phát hiện
đối tượng như
bài toán hồi quy
Look Once
Architecture
Input
Mạng trích xuất
features
CNN
Convolution Layer
Fully connected layer
Activation function:
ReLU + Softmax
Mạng dự đoán
Kết quả
Kiểm tra và đánh gia
IoU
Confusion matrix
Precision-Recall curve
mAP
Mean Average Precision
Quy trình
Trích xuất đặc trưng
Dự đoán
bounding box
Loss function
Confidence loss
Classification loss
Localization loss