.. raw:: html

   <!--
   # Computer Vision
   -->

.. _chap_cv:

Thị giác Máy tính
=================


.. raw:: html

   <!--
   Many applications in the area of computer vision are closely related to our daily lives, now and in the future, whether medical diagnostics, driverless vehicles, camera monitoring, or smart filters.
   In recent years, deep learning technology has greatly enhanced computer vision systems' performance.
   It can be said that the most advanced computer vision applications are nearly inseparable from deep learning.
   -->

Nhiều ứng dụng trong lĩnh vực thị giác máy tính liên quan mật thiết đến
cuộc sống hàng ngày của chúng ta ở hiện tại và tương lai; từ chẩn đoán y
tế, xe tự hành, camera giám sát đến những bộ lọc thông minh. Trong những
năm gần đây, công nghệ học sâu đã nâng cao đáng kể chất lượng của hệ
thống thị giác máy tính. Có thể nói rằng những ứng dụng thị giác máy
tính tiên tiến nhất gần như không thể tách rời khỏi học sâu.

.. raw:: html

   <!--
   We have introduced deep learning models commonly used in the area of computer vision in the chapter "Convolutional Neural Networks" and have practiced simple image classification tasks.
   In this chapter, we will introduce image augmentation and fine tuning methods and apply them to image classification.
   Then, we will explore various methods of object detection.
   After that, we will learn how to use fully convolutional networks to perform semantic segmentation on images.
   Then, we explain how to use style transfer technology to generate images that look like the cover of this book.
   Finally, we will perform practice exercises on two important computer vision datasets to review the content of this chapter and the previous chapters.
   -->

Ở chương “Mạng Nơ-ron Tích chập”, chúng tôi đã giới thiệu các mô hình
học sâu thường được sử dụng trong lĩnh vực thị giác máy tính và đã cùng
thực hành một số tác vụ phân loại hình ảnh đơn giản. Trong chương này,
chúng tôi sẽ giới thiệu các phương pháp tăng cường hình ảnh (*image
augmentation*), phương pháp tinh chỉnh (*fine-tuning*) và áp dụng chúng
vào phân loại hình ảnh. Tiếp đến, ta sẽ khám phá các phương pháp phát
hiện vật thể khác nhau, cùng tìm hiểu cách sử dụng các mạng tích chập
đầy đủ để thực hiện phân vùng ngữ nghĩa trên hình ảnh. Sau đó, chúng tôi
giải thích cách sử dụng kỹ thuật truyền tải phong cách (*style
transfer*) để tạo nên những hình ảnh trông giống như bìa của cuốn sách
này. Cuối cùng, chúng tôi sẽ thực hiện các bài tập thực hành trên hai bộ
dữ liệu thị giác máy tính quan trọng để xem lại nội dung của chương này
và những chương trước.

.. toctree::
   :maxdepth: 2

   image-augmentation_vn
   fine-tuning_vn
   bounding-box_vn
   anchor_vn
   multiscale-object-detection_vn
   object-detection-dataset_vn
   ssd_vn
   rcnn_vn
   semantic-segmentation-and-dataset_vn
   transposed-conv_vn
   fcn_vn
   neural-style_vn
   kaggle-cifar10_vn
   kaggle-dog_vn

Những người thực hiện
---------------------

Bản dịch trong trang này được thực hiện bởi:

-  Đoàn Võ Duy Thanh
-  Trần Yến Thy
-  Lê Khắc Hồng Phúc
-  Nguyễn Văn Cường