[Khóa luận tốt nghiệp] Ứng dụng mô hình Vision Transformer trong phân loại dữ liệu bệnh phổi
Số trang: 106
Loại file: pdf
Dung lượng: 9.07 MB
Lượt xem: 767
Lượt tải: 0
Thông tin tài liệu
MỤC LỤC
NHIỆM VỤ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP .................................................................i
LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ................................... iii
LỜI CAM ĐOAN ..........................................................................................................v
LỜI CẢM ƠN ...............................................................................................................vi
MỤC LỤC ................................................................................................................... vii
LIỆT KÊ HÌNH VẼ.......................................................................................................x
LIỆT KÊ BẢNG ........................................................................................................ xiii
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT .....................................................................................xiv
TÓM TẮT ...................................................................................................................xvi
Chương 1. TỔNG QUAN..............................................................................................1
1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ ................................................................................................... 1
1.2 MỤC TIÊU ............................................................................................................3
1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU .................................................................................4
1.4 GIỚI HẠN .............................................................................................................4
1.5 BỐ CỤC ................................................................................................................5
Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT .................................................................................6
2.1 GIỚI THIỆU ẢNH X-QUANG ............................................................................6
2.1.1 Ảnh số.............................................................................................................6
2.1.2 Ảnh X-quang ..................................................................................................7
2.2 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM ...................................................................................8
2.2.1 Ngôn ngữ lập trình Python .............................................................................8
2.2.2 Thư viện Pytorch ............................................................................................9
2.3 GIỚI THIỆU MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO ....................................................11
2.3.1 Hàm kích hoạt ..............................................................................................12
viii
2.3.2 Gradient descent ........................................................................................... 13
2.3.3 Hàm tổn thất ................................................................................................. 14
2.4. CÁC MÔ HÌNH PHÂN LOẠI DỰA TRÊN CNN ............................................ 15
2.4.1 Mạng LeNet .................................................................................................. 15
2.4.2 Mạng AlexNet .............................................................................................. 17
2.4.3 Mạng VGG ................................................................................................... 19
2.4.4 Mạng GoogLeNet ......................................................................................... 20
2.4.5 Mạng ResNet ................................................................................................ 22
Gợi ý tài liệu cho bạn
Gợi ý tài liệu cho bạn
-
35 0 0
-
99 0 0
-
208 0 0
-
Dự án - Thí điểm thiết lập bộ chỉ số đánh giá rủi ro thiên tai cho 1 lưu vực sông
542 0 0 -
Luận văn thạc sĩ_ Nghiên cứu tính năng động cơ DA465QE sử dụng BIOGAS-LPG
487 0 0 -
558 0 0