- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Nhận dạng hình ảnh với dữ liệu mất cân bằng dựa trên học sâu
Nghiên cứu nhận dạng tổn thương da dựa trên học sâu, xử lý dữ liệu mất cân bằng. ConvNeXtTiny đạt độ chính xác cân bằng 0.7584, độ chính xác 0.8408.
8 p cntp 21/07/2025 0 0
Từ khóa: Nghiên cứu khoa học, Công nghệ thông tin, Nhận dạng hình ảnh, Mô hình học sâu, Mất cân bằng dữ liệu, Mạng nơ-ron tích chập
Ứng dụng mô hình YOLOv8 nhận dạng biển số xe ở Việt Nam
Trong bài viết này, các kỹ thuật học sâu đã được áp dụng, đặc biệt là các mô hình phát hiện phương tiện giao thông cho bài toán phát hiện biển số xe dựa trên mô hình xác định đối tượng thời gian thực YOLOv8.
12 p cntp 25/12/2024 50 0
Từ khóa: Mô hình YOLOv8, Mạng nơ-ron tích chập CNN, Bài toán phát hiện biển số xe, Phương pháp xử lý ảnh, Kiểm soát giao thông thông minh
Ứng dụng trí thông minh nhân tạo cho việc nhận diện khuôn mặt người
Bài viết Ứng dụng trí thông minh nhân tạo cho việc nhận diện khuôn mặt người đưa ra hướng tiếp cận bài toán nhận dạng khuôn mặt ứng dụng DL một cách cơ bản và dễ dàng nhất. Đầu tiên, nội dung sẽ tập trung trình bày về mô hình nhận diện sử dụng kỹ thuật DL dựa trên kiến trúc mạng Nơ – ron tích chập CNN.
12 p cntp 28/03/2024 67 0
Từ khóa: Nhận diện khuôn mặt, Ứng dụng trí thông minh nhân tạo, Mạng Nơ – ron tích chập CNN, Kỹ thuật học máy, Kỹ thuật học sâu
Nhận dạng vân tay sử dụng kỹ thuật học sâu
Nghiên cứu này trình bày 2 mô hình trong kỹ thuật học sâu nhằm nhận dạng 10 ngón tay con người và danh tính của họ. Đầu vào là các ảnh với độ phân giải 96×96. Các ảnh mẫu được lấy từ cơ sở dữ liệu Sokoto Coventry Fingerprint Dataset (SOCOFing).
9 p cntp 28/03/2024 64 0
Từ khóa: Nhận dạng vân tay, Xác thực vân tay, Mạng nơ-ron tích chập, Kỹ thuật học sâu, Phương pháp XFinger-net
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật