What is the translation of " IMAGE CLASSIFICATION " in Vietnamese?

• phân loại hình ảnh
• image classification

Examples of using Image classification in English and their translations into Vietnamese

Remote sensing image classification.
Phân loại ảnh viễn thám.

Digital image classification uses the spectral information represented by the digital numbers in one or more spectral bands, and attempts to classify each individual pixel based on this spectral information.
Sự phân loại ảnh số sử dụng thông tin phổ tiêu biểu bởi một hay nhiều kênh phổ của ảnh vệ tinh và cố gắng để phân loại mỗi pixel độc lập dựa trên thông tin phổ này.

Popular architectures for image classification.
Các kiến trúc mạng phổ biến cho Image Classification.

You require an image classification service at every work station.
Bạn yêu cầu một dịch vụ phân loại hình ảnh tại mỗi trạm làm việc.

One example made by Mr Athalye and his colleagues is a 3D printed turtle that one image classification system insists on labelling a rifle.
Một ví dụ được thực hiện bởi ông Athalye và các đồng nghiệp của ông là một con rùa in 3D mà một hệ thống phân loại hình ảnh khăng khăng đòi dán nhãn một khẩu súng trường.

The MobileNetV2 image classification network takes 22 million ops(each multiply-add is two ops) in its smallest configuration.
Ví dụ mạng MobileNetV2 dùng để phân loại ảnh cần 22 mio ops( mỗi lần nhân- cộng tính là 2 ops) với cấu hình nhỏ nhất.

Artificial intelligence research has made rapid progress in a wide variety of domains from speech recognition and image classification to genomics and drug discovery.
Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đã có những tiến bộ nhanh chóng trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ nhận dạng tiếng nói và phân loại hình ảnh đến khám phá gen và dược phẩm.

A common evaluation set for image classification is the MNIST database data set.
Một tập đánh giá phổ biến cho phân loại hình ảnh là tập hợp dữ liệu cơ sở dữ liệu MNIST.

In this case, image classification may be used to distinguish normal ground cover from footpaths, thereby guiding the drone's directional navigation, while object detection helps circumvent obstacles such as trees.
Trong trường hợp này, phân loại hình ảnh có thể được sử dụng để phân biệt mặt đất bình thường bao phủ lối đi bộ, nhờ đó hướng dẫn định hướng của máy bay không người lái, trong khi phát hiện vật thể giúp phá vỡ các chướng ngại vật ví dụ như cây.

It can be used for on-device natural language processing, image classification in photos and videos, character animation in AR apps, and a lot more.
Nó có thể được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên trên thiết bị, phân loại hình ảnh trong ảnh và video, hoạt hình nhân vật trong các ứng dụng AR và hơn thế nữa.

The Chief Scientist highlighted automatic image classification in photo applications, as well as the adoption of natural language interfaced with voice assistants like Google Home as recent major breakthroughs in AI and machine learning.
Nhà khoa học trưởng nhấn và đẩy mạnh việc phân loại hình ảnh tự động trong các ứng dụng ảnh, cũng như việc áp dụng ngôn ngữ tự nhiên được giao tiếp với các trợ lý giọng nói như Trang chủ Google như những đột phá quan trọng gần đây trong AI( trí tuệ nhân tạo- artificial intelligence) và học máy.

One of the projects- Snapshot Serengeti- provides evidence that Galaxy Zoo-type image classification projects can also be done for environmental research(Swanson et al. 2016).
Một trong những dự án- Snapshot Serengeti- cung cấp bằng chứng rằng Galaxy Zoo loại dự án phân loại hình ảnh cũng có thể được thực hiện cho các nghiên cứu về môi trường( Swanson et al. 2016).

The deep learning architecture for image classification generally includes convolutional layers, making it a convolutional neural network(CNN).
Kiến trúc deep learning để phân loại hình ảnh thường bao gồm các lớp chập, làm cho nó trở thành một mạng nơ ron tích chập( CNN).

HUAWEI CLOUD's one-stop-shop AI development platform- ModelArts- came first in both image classification training and inference in the Stanford DAWNBench deep learning competition.
Nền tảng phát triển AI“ cửa hàng một điểm đến”( one- stop- shop) của Huawei cloud- ModelArts- đứng đầu trong cả đào tạo phân loại hình ảnh và suy luận trong cuộc thi học tập sâu( deep learning competition) của Stanford DAWNBench.

This problem is a specialization of image classification, with the additional requirement that the object within the picture is first located, and then a bounding box is drawn around it.
Vấn đề này là một chuyên môn của phân loại hình ảnh, với yêu cầu bổ sung rằng đối tượng trong ảnh được đặt đầu tiên, và sau đó một hộp giới hạn được vẽ xung quanh nó.

Next articlePix4D introduces new image classification for Pix4Dmapper photogrammetry software.
Previous story Pix4D giới thiệu thuật toán phân lớp ảnh mới cho phần mềm Pix4Dmapper.

The package,"Machine Learning for Wildlife Image Classification in R(MLWIC)," allows other users to classify their images containing the 27 species in the dataset, but it also allows users to train their own machine learning models using images from new datasets.
Phần mềm" Machine Learning for Wildlife Image Classification in R( MLWIC)" cho phép người dùng xác định 27 loài động vật trong tập dữ liệu từ hình ảnh của họ, đồng thời cho phép người dùng" dạy" cho mô hình theo cách của riêng họ, bằng cách sử dụng hình ảnh từ các tập dữ liệu mới.

An example is provided by an AI system, which some years ago won several international image classification competitions pursuing a strategy that can be considered naive from a human perspective: It classified images primarily by context.
Ví dụ, một hệ thống AI đã giành chiến thắng trong một số cuộc thi phân loại hình ảnh quốc tế vài năm trước mặc dù được đánh giá là áp dụng theo một chiến lược có thể được coi là ngây thơ theo quan điểm của con người.

CNNs were responsible for major breakthroughs in Image Classification and are the core of most Computer Vision systems today, from Facebook's automated photo tagging to self-driving cars.
CNNs là phần chịu trách nhiệm lớn trong việc phân loại hình ảnh, và nó là phần cốt lõi của hầu hết Computer Vision ngày nay, từ việc xử lí tự động tag của Facebooks cho đến lái xe tự vận.

From a high level, the sub-tasks that comprise computer vision are object detection and segmentation, image classification, object tracking, labeling images with meaningful descriptions(i.e. image captioning), and finally, understanding the meaning of the entire scene.
Ở cấp độ cao, các tác vụ phụ của thị giác máy tính là phát hiện và phân đoạn đối tượng, phân loại hình ảnh, theo dõi đối tượng, gắn nhãn hình ảnh với các mô tả có ý nghĩa( ví dụ như chú thích hình ảnh) và cuối cùng, hiểu ý nghĩa của toàn bộ bối cảnh.

This is a more difficult problem than image classification, and it begins with determining whether there is only a single object depicted.
Đây là một vấn đề khó khăn hơn so với phân loại hình ảnh và nó bắt đầu bằng việc xác định liệu chỉ có một đối tượng duy nhất được mô tả.

As in the ambitious moves from automatic speech recognition toward automatic speech translation and understanding, image classification has recently been extended to the more challenging task of automatic image captioning, in which deep learning is the essential underlying technology.[ 180][ 181][ 182][ 183].
Khi tham vọng này di chuyển từ nhận dạng giọng nói tự động sang các bản dịch giọng nói tự động và hiểu được, phân loại hình ảnh gần đây đã được mở rộng với nhiệm vụ khó khăn hơn đó là tạo phụ đề cho hình ảnh tự động, trong đó có học sâu là công nghệ cơ bản thiết yếu.[ 179][ 180][ 181][ 182].

In the medical field, the AI technique of learning in, image classification and object recognition can now be used to find cancer on MRI with the same accuracy as highly trained radiologists.
Trong lĩnh vực y tế, các kỹ thuật AI từ học sâu, phân loại hình ảnh và nhận dạng đối tượng hiện có thể được sử dụng để tìm ung thư trên MRI với độ chính xác tương tự như các bác sĩ X quang được đào tạo chuyên sâu.

Cloud Robotics: Robotic deep learning using image classification and speech recognition often relies on huge datasets with millions of examples.
Cloud Robot: Robot học sâu sử dụng phân loại hình ảnh và nhận dạng giọng nói thường dựa vào bộ dữ liệu khổng lồ với hàng triệu ví dụ.

Within computer vision, the specific capabilities of image classification and object detection stand out for their potential applications for social good.
Với thị giác máy tính, những khả năng riêng biệt của phân loại hình ảnh và phát hiện vật thể là nổi bật với những tiềm năng ứng dụng cho xã hội.

For example, an AI system that won several international image classification competitions a few years ago pursued a strategy that can be considered naïve from a human's point of view.
Ví dụ, một hệ thống AI đã giành chiến thắng trong một số cuộc thi phân loại hình ảnh quốc tế vài năm trước mặc dù được đánh giá là áp dụng theo một chiến lược có thể được coi là ngây thơ theo quan điểm của con người.

In the medical field, AI techniques from deep learning, image classification, and object recognition can now be used to find cancer on MRIs with the same accuracy as highly trained radiologists.
Trong lĩnh vực y tế, các kỹ thuật AI từ học sâu, phân loại hình ảnh và nhận dạng đối tượng hiện có thể được sử dụng để tìm ung thư trên MRI với độ chính xác tương tự như các bác sĩ X quang được đào tạo chuyên sâu.

When I started working with my students on this project, image classification research focused on a technique that looked at image features such as edges, corners and areas of similar color.
Khi tôi bắt đầu làm việc với các sinh viên của mình trong dự án này, nghiên cứu phân loại hình ảnh tập trung vào một kỹ thuật xem xét các đặc điểm hình ảnh như các cạnh, góc và các khu vực có màu tương tự.