Tuyển tập theo chủ đề
5 bài viết về Computer Vision.
5 bài viết#Computer VisionBỏ lọc
Bài số № 31PRO
Bản đồ 14 bài để đi từ toán và Python tới Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision và triển khai mô hình — kèm danh sách khoá học, sách, tài liệu miễn phí đáng tin cậy và cách học không bị lạc.
Bài số № 22PRO
Vì sao MLP không hợp với ảnh, phép tích chập hoạt động thế nào (tự viết bằng NumPy), padding, stride, pooling, trường tiếp nhận; lịch sử LeNet → AlexNet → VGG → ResNet; tự xây CNN và khối residual bằng PyTorch, huấn luyện trên CIFAR-10 với data augmentation.
Bài số № 21PRO
Cách dân chuyên nghiệp làm phân loại ảnh: lấy mô hình đã học trên ImageNet (torchvision, timm), linear probing rồi fine-tuning toàn bộ với learning rate theo tầng; chuẩn bị dữ liệu bằng ImageFolder, augmentation, xử lý lệch lớp, phân tích lỗi và chọn backbone.
Bài số № 20PRO
Từ 'ảnh này là gì' tới 'vật ở đâu': bounding box, IoU và NMS tự viết bằng NumPy, cách đọc mAP, detector một giai đoạn và hai giai đoạn, huấn luyện YOLO26 trên dữ liệu tự gán nhãn; phân đoạn ngữ nghĩa và instance với U-Net, Mask R-CNN, Segment Anything.
Bài số № 19PRO
Self-attention tự viết bằng PyTorch, cách ViT biến ảnh thành chuỗi patch, so sánh ViT với CNN; CLIP học ảnh và chữ chung một không gian embedding bằng contrastive learning — phân loại không cần dữ liệu huấn luyện và dựng công cụ tìm ảnh bằng mô tả; tổng quan SigLIP, DINOv2 và mô hình đa phương thức.