Hướng Dẫn Xây Dựng & Code Mô Hình U-Net Từ Cơ Bản | Deep Learning & Computer Vision (Phần 2)

Trong video này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu và xây dựng mô hình U-Net, một kiến trúc mạnh mẽ trong lĩnh vực Deep Learning chuyên dụng cho các bài toán phân đoạn hình ảnh (image segmentation). U-Net đã trở nên phổ biến nhờ khả năng phân đoạn chính xác các đối tượng trong ảnh, đặc biệt là trong các ứng dụng y tế và xử lý ảnh vệ tinh.
Video sẽ hướng dẫn bạn từng bước, từ giải thích lý thuyết cơ bản về U-Net, cấu trúc của mô hình cho đến cách code và huấn luyện mô hình từ đầu. Nếu bạn là người mới bắt đầu hoặc đã có kinh nghiệm về AI, video này sẽ giúp bạn dễ dàng hiểu và triển khai U-Net.
Nội dung chính:
1. Giới thiệu về U-Net và bài toán phân đoạn hình ảnh.
2. Giải thích kiến trúc U-Net với các lớp Encoder và Decoder.
3. Hướng dẫn code U-Net từ đầu bằng Python và TensorFlow/Keras.
4. Huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu mẫu.
5. Đánh giá và trực quan hóa kết quả phân đoạn.
Hãy LIKE, SUBSCRIBE để không bỏ lỡ các video hướng dẫn về AI, Deep Learning, và các mô hình học sâu thú vị khác nhé!
Code: github.com/VIE...
#UNet #DeepLearning #ImageSegmentation #ComputerVision #AI #MachineLearning #Python #TensorFlow #Keras

[@r0cketRacoon]

Hay quá a! Mong a hướng dẫn dựng YOLO v8 từ cơ bản luôn ạ

[@VIETECH168]

anh mới ra video YOLOv10 đó em