thảo luận Thảo luận về Computer Vision

buiduchanh1995 said:
Ví dụ với ảnh RGB chẳng hạn thì việc. 1 cái kernel chạy trên đó có thể miêu tả bằng hình dưới đây
View attachment 650739
:LOL:) thực ra bác đang làm em hơi mộng mị :LOL: ý bác muốn nói là ntn nhỉ ? bác nói rõ hơn được không vì em đang k hiểu câu nói của bác là gì ?
Click to expand...

Cái mình nói là số chiều không gian của đối tượng ảnh.

Trong học máy thì những đối tượng kiểu này có thể biểu diễn dưới dạng vector nhiều chiều. Một cách biểu diễn vector đơn giản cho một ảnh là tạo ra vector với N x M chiều (N là số pixel ngang, M là số pixel dọc), giá trị của mỗi chiều có thể đơn giản là encode màu của pixel đó (RGB code).

Nguyên lí cơ bản của học máy là vector càng ít chiều thì số parameter để train data cũng ít theo để tránh overtraining.
 
Chào các bác, em đang chân ướt chân ráo lấn thân vào ngành này.Em đang là sinh viên năm 3(kỳ sau năm 4)đang thực tập về mảng object detection và OCR(Cụ thể là detect biển số và đọc số trong đó ra).Ae đi trước có lưu ý hay kinh nghiệm gì chia sẻ cũng như định hướng khi dấn thân vào ngành này không ạ ?
 
không biết ở đây có ai làm qua yolov4 chưa cho mình hỏi là sao yolov4 xài mish activation với data aug là cutmix với mosaic mà yolov4-tiny thì lại k xài (cụ thể trong config thì yolov4-tiny xài leakyRelu và k có 2 loại data aug trên)
 
Các bác cho em hỏi về Model Stacking với ạ, bác nào từng stacking yolo với 1 model khác không ạ? Bác nào có resource hay code mẫu có hướng dẫn về stacking model cái gì freeze và chiến lược ntn vậy ạ? khi nào freeze layer đầu/cuối ntn ạ? em cảm ơn các bác
 
frozeblade2579 said:
không biết ở đây có ai làm qua yolov4 chưa cho mình hỏi là sao yolov4 xài mish activation với data aug là cutmix với mosaic mà yolov4-tiny thì lại k xài (cụ thể trong config thì yolov4-tiny xài leakyRelu và k có 2 loại data aug trên)
Click to expand...
Cái này cũng khó nói, vì architecture ở 2 model là khác nhau, YOLOv4 có 3 đầu detect còn bản tiny chỉ có 2 thôi , network structure đơn giản hơn YOLOv4, ít parameter hơn . Vì vậy thím có thể thử thay mish vào bản tiny và so sánh kết quả xem sao.
 
bác có thể liệt ke ra các công việc trong mảng Computer Vision này cho e tham khảo với
(ở mức độ tổng quát như: xây dựng mô hình, tối ưu về tốc độ và độ chính xác.
và ở mức cụ thể hơn như: detect biển số, nhận diện ung thư ...)
cảm ơn bác
 
Hiện tại em đã có kiến thức nền về ML/DL, opencv với keras có biết cơ bản. Không biết tiếp theo nên học gì để theo đuổi Computer Vision hả các bác
 
Xavi2310 said:
Chào các bác, em đang chân ướt chân ráo lấn thân vào ngành này.Em đang là sinh viên năm 3(kỳ sau năm 4)đang thực tập về mảng object detection và OCR(Cụ thể là detect biển số và đọc số trong đó ra).Ae đi trước có lưu ý hay kinh nghiệm gì chia sẻ cũng như định hướng khi dấn thân vào ngành này không ạ ?
Click to expand...
Bác có thể tham khảo thêm ở đây nhé
https://voz.vn/t/thao-luan-data-ana...o-day-chem-gio-nao.156895/page-3#post-4801352

Cơ bản quan điểm cá nhân của tôi thì vẫn thế có thể tóm gọn lại 2 ý :
  • AI 10%, SE 90%
  • Học gì thì nên học kĩ không nên học theo ăn xổi.
Dù gì thì trong cntt thì ngành này vẫn đc coi là trend, đã là trend thì hoàn toàn dễ lên dễ xuống ( tầm nhìn dài chút, 10-15 năm) nên vẫn cần nắm cốt lõi của CNTT là SE trước để an toàn hơn.
 
shuichi said:
bác có thể liệt ke ra các công việc trong mảng Computer Vision này cho e tham khảo với
(ở mức độ tổng quát như: xây dựng mô hình, tối ưu về tốc độ và độ chính xác.
và ở mức cụ thể hơn như: detect biển số, nhận diện ung thư ...)
cảm ơn bác
Click to expand...
Tựu chung 1 project thì sẽ rất nhiều thứ, từ phát triển đến deploy. Về AI thì cũng vậy
  • Phát triển : Tìm hiểu yêu cầu bài toán, tìm mô hình phù hợp (độ chính xác + tốc độ ), training, lặp đi lặp lại cho đến khi đạt yêu cầu
  • Deploy : thường thì sẽ là dưới dạng API ( thường dùng mấy dạng serving của TF, Torch, triton sever v..v )
Nói chung công việc thì cũng vẫn là code như dev thường, mỗi cái là vì nó mới nên phải research tìm tòi nhiều hơn. Vậy thôi
 
buiduchanh1995 said:
Bác có thể tham khảo thêm ở đây nhé
https://voz.vn/t/thao-luan-data-ana...o-day-chem-gio-nao.156895/page-3#post-4801352

Cơ bản quan điểm cá nhân của tôi thì vẫn thế có thể tóm gọn lại 2 ý :
  • AI 10%, SE 90%
  • Học gì thì nên học kĩ không nên học theo ăn xổi.
Dù gì thì trong cntt thì ngành này vẫn đc coi là trend, đã là trend thì hoàn toàn dễ lên dễ xuống ( tầm nhìn dài chút, 10-15 năm) nên vẫn cần nắm cốt lõi của CNTT là SE trước để an toàn hơn.
Click to expand...
SE là Software Engineer à thím ? , kỹ năng cần có của một SE là những gì nhỉ ?
 
E học KHTN TPHCM dự định là theo chuyên ngành Software, ngặt cái trg nó xét điểm để vào chuyên ngành nên sợ ko đủ nên chắc chạy vào Computer Vision.

Bác thớt cho e hỏi là ngành này quan trọng gì, toán vật lý thì e khá bth, có hứng thú 1 xíu với algorithm. Bản thân e thì vẫn thích phần mềm hơn, vì nhiều việc và cơ hội để apply vào cty lớn, xuất ngoại,... Nên cho e hỏi thêm là học thị giác máy tính ở đh nhưng sau này theo phần mềm chắc vẫn ổn ? Nếu thật sự theo thị giác máy tính, thì cơ hội apply vào các cty lớn, sang sing có khả thi như bên dev app ko ??
 
tobieee said:
E học KHTN TPHCM dự định là theo chuyên ngành Software, ngặt cái trg nó xét điểm để vào chuyên ngành nên sợ ko đủ nên chắc chạy vào Computer Vision.

Bác thớt cho e hỏi là ngành này quan trọng gì, toán vật lý thì e khá bth, có hứng thú 1 xíu với algorithm. Bản thân e thì vẫn thích phần mềm hơn, vì nhiều việc và cơ hội để apply vào cty lớn, xuất ngoại,... Nên cho e hỏi thêm là học thị giác máy tính ở đh nhưng sau này theo phần mềm chắc vẫn ổn ? Nếu thật sự theo thị giác máy tính, thì cơ hội apply vào các cty lớn, sang sing có khả thi như bên dev app ko ??
Click to expand...
fen có cái khung đào tạo của ngành chưa
 
huyhoangle86 said:
SE là Software Engineer à thím ? , kỹ năng cần có của một SE là những gì nhỉ ?
Click to expand...

Kĩ năng của SE thì nó vô cùng tận cũng chả biết diễn tả kiểu gì. Nó là kĩ năng code, kĩ năng dựng project v..v. Cải thiện thì chcir có thể cải thiện bằng cách làm các production thực tế thôi chứ học ccungx chẳng lên được
 
buiduchanh1995 said:
Cơ bản quan điểm cá nhân của tôi thì vẫn thế có thể tóm gọn lại 2 ý :
  • AI 10%, SE 90%
  • Học gì thì nên học kĩ không nên học theo ăn xổi.
Dù gì thì trong cntt thì ngành này vẫn đc coi là trend, đã là trend thì hoàn toàn dễ lên dễ xuống ( tầm nhìn dài chút, 10-15 năm) nên vẫn cần nắm cốt lõi của CNTT là SE trước để an toàn hơn.
Click to expand...
Vậy cho e hỏi:
- Khi ra trường có cần thiết phải đi làm SE trước rồi làm AI sau ko. Hay thích AI thì ra trường cứ phang nó.
 
shuichi said:
Vậy cho e hỏi:
- Khi ra trường có cần thiết phải đi làm SE trước rồi làm AI sau ko. Hay thích AI thì ra trường cứ phang nó.
Click to expand...
Có 2 hướng
  • 1 là học lên cao thạc sỹ, tiến sỹ thì k cần kiến thức SE
  • 2 là đi làm AI Engineer - tức là coder nhưng biết kiến thức về AI :LOL: Cái này 90% là coding, còn kiến thức AI thì dùngđể tìm thư viện, tools sài thôi :LOL: tham khảo JD của tiki https://tuyendung.tiki.vn/job/ai-engineer-core-architecture-2025
 
2TbP said:
Có 2 hướng
  • 1 là học lên cao thạc sỹ, tiến sỹ thì k cần kiến thức SE
  • 2 là đi làm AI Engineer - tức là coder nhưng biết kiến thức về AI :LOL: Cái này 90% là coding, còn kiến thức AI thì dùngđể tìm thư viện, tools sài thôi :LOL: tham khảo JD của tiki https://tuyendung.tiki.vn/job/ai-engineer-core-architecture-2025
Click to expand...
Vậy AI Engineer có thể coi như là gần giống SE đúng ko bác. :byebye:
Và mình hoàn toàn có thể di AI Engineer trước rồi từ từ phát triển lên Scientist được đúng ko
JEWoIdl.gif


via theNEXTvoz for iPhone
 
shuichi said:
Vậy AI Engineer có thể coi như là gần giống SE đúng ko bác. :byebye:
Và mình hoàn toàn có thể di AI Engineer trước rồi từ từ phát triển lên Scientist được đúng ko
JEWoIdl.gif


via theNEXTvoz for iPhone
Click to expand...
bác nhắm có publication được thì cứ ok thôi, thường thì jd các job và các cty tuyển AI Scientist đều prefer MS or phD with publication cả... Mà thời nay muốn có publication thì phải giỏi AI để outperform các kiến trúc model cũ hoặc phải có ý tưởng sáng tạo VÀ có DATA (cái này là trở ngại lớn nhất)
 
hihi_vitcon_saolaibanem said:
bác nhắm có publication được thì cứ ok thôi, thường thì jd các job và các cty tuyển AI Scientist đều prefer MS or phD with publication cả... Mà thời nay muốn có publication thì phải giỏi AI để outperform các kiến trúc model cũ hoặc phải có ý tưởng sáng tạo VÀ có DATA (cái này là trở ngại lớn nhất)
Click to expand...
Mình đang học Bằng 2.
Chắc hết dịch xin thầy vào team research nào đó chiến thử. xem tình hình thế nào :D

Nhắm ko được thì cứ IA Engineer cũng được. có gì dễ bẻ qua SE nếu thấy ko ổn
 
shuichi said:
Mình đang học Bằng 2.
Chắc hết dịch xin thầy vào team research nào đó chiến thử. xem tình hình thế nào :D

Nhắm ko được thì cứ IA Engineer cũng được. có gì dễ bẻ qua SE nếu thấy ko ổn
Click to expand...
ngành này cũng bão hòa r thím, nên trong tương lai nhu cầu sẽ giảm từ từ, GL thím
 

Similar threads

nguyenvnhoan
thảo luận Voz có anh em nào từng tham gia hay có kinh nghiệm triển khai sàn thương mại điện tử?
2
Replies
36
Views
1K
soihoang
soihoang
BaryonicLord
Mỹ, Hàn Quốc chuẩn bị thảo luận về hợp tác an ninh
Replies
0
Views
121
BaryonicLord
BaryonicLord
vozOfficial
tin tức Ra mắt thương hiệu Acer Gadget tại Việt Nam
Replies
3
Views
369
Cyka
Cyka
jerryno6
thắc mắc migrate data từ PROD sang DEV environment trên google cloud SQL for PostgreSQL
Replies
15
Views
894
Doan Minh Trung
Doan Minh Trung
M
  • Locked
thảo luận [Rust] Thảo luận về Rust
Replies
4
Views
415
Fire Of Heart
Fire Of Heart

Share this page

Back
Top