List of topics

LECTURE 1: Giới thiệu chung về Computer vision

[Chuẩn bị trước] Mạng tích chập - Convolutional neural network

LECTURE 2: Mô hình Convolution neural network (2 buổi)

LECTURE 3: Bài toán object detection (2 buổi)

LECTURE 4: Kỹ thuật Data augmentation trong computer vision

LECTURE 5: Bài toán image segmentation (2 buổi)

LECTURE 6: Bài toán Face recognition (2 buổi)

LECTURE 7: Bài toán Image generation

LECTURE 8: Trực quan hoá mô hình CNN với GradCAM

LECTURE 9: Self-supervised learning với dữ liệu hình ảnh

LECTURE 10: Các mô hình xử lý video

LECTURE 11: Docker + Cloud

LECTURE 5: Bài toán image segmentation (2 buổi)

Bài toán semantic segmentation và instance segmentation
Mô hình Masked RCNN, UNET
Chỉ số đánh giá mô hình segmentation
Dự án mẫu: Giải bài toán image segmentation sử dụng UNET

1. Bài toán image segmentation

1.1. Sử dụng UNET để phân đoạn quần áo

Phân đoạn hình ảnh, đặc biệt là tách quần áo khỏi ảnh, là một ứng dụng rất quan trọng trong lĩnh vực công nghệ và thương mại điện tử. Một trong những mô hình được sử dụng rộng rãi chính là mạng UNet. Kiến trúc của mạng U-Net có 2 phần là encoder và decoder đối xứng nhau, hình dạng kiến trúc giống chữ U.

Phần Encoder bao gồm các lớp tích chập với mục tiêu trích xuất đặc trưng như mạng tích chập thông thường
Phần Decoder sử dụng tích chập chuyển vị (transposed convolution) với mục tiêu tăng kích cỡ về kích cỡ ảnh ban đầu

Mất mát mô hình dựa trên hàm CrossEntropy cho từng pixel trong ảnh.

1.2. Notebook thử nghiệm mô hình

2. Tài liệu

2.1. Slide + Code

Chi tiết: https://drive.google.com/drive/folders/1DYI2U6T9KyXOYLUt7xW1RL8yx_WapgWc?usp=drive_link

2.2. [Zoom 19-6-2024] Buổi 1 - Video