Bạn đang có những mô hình AI cho robot mới và muốn đóng góp cho cộng đồng VIA? Hãy đọc hướng dẫn sau để biết cách thức nhé!

Mô hình phát hiện biển báo giao thông dựa trên CenterNet. CenterNet là một mạng object detection có thiết kế cực kỳ đơn giản, nhưng lại đạt được cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác tốt vừa được ra mắt năm 2019. Chúng ta sẽ cùng huấn luyện và sử dụng mô hình này với bộ dữ liệu của VIA.

Mô hình phát hiện biển báo giao thông dựa trên YOLOv5 - một trong những kiến trúc phát hiện vật thời gian thực phổ biến nhất trên hiện nay. Mô hình này phù hợp để phát triển các bài toán phát hiện biển báo, vật cản trên đường với tốc độ cao.

Phát hiện vạch kẻ đường là bài toán rất quan trọng khi xây dựng xe tự hành. Mô hình phát hiện vạch kẻ đường dựa trên PiNet cho tốc độ cao và độ chính xác tương đối tốt cho các ứng dụng xe tự hành của VIA.

Mô hình phân đoạn vạch kẻ đường ứng dụng mô hình khá phổ biến là U-Net và một phiên bản cải tiến Double U-Net. demo1 Cài đặt môi trường Cài đặt python >= 3.6. Cài đặt thư viện : Các thư viện yêu cầu trong requirements.txt Các bạn mở terminal, tạo môi trường mới, activate môi trường và cài các thư viện cần thiết. conda create -n lanlinesegment python==3.