I. Tổng quan về học máy
Chương này cung cấp cái nhìn tổng quan về học máy, một lĩnh vực quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI). Học máy giúp máy tính tự học từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Các khái niệm cơ bản như mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), mạng nơ-ron tích chập (CNN), và các phương pháp học như học có giám sát, học không giám sát, học bán giám sát, và học tăng cường được trình bày chi tiết. Các bước cơ bản trong một bài toán học máy bao gồm thiết lập mô hình, cung cấp dữ liệu, huấn luyện mô hình, và đánh giá kết quả. Chương này làm nền tảng cho việc nghiên cứu sâu hơn về mô hình GAN.
1.1. Khái niệm học máy
Học máy là một lĩnh vực của AI, nghiên cứu các kỹ thuật giúp máy tính tự học từ dữ liệu. Định nghĩa của T. Mitchell nhấn mạnh việc tối ưu hóa độ đo thực hiện dựa trên phân tích dữ liệu. Học máy được ứng dụng rộng rãi trong xử lý hình ảnh, khai phá dữ liệu, phân tích văn bản, và chăm sóc sức khỏe.
1.2. Phân loại phương pháp học máy
Có bốn phương pháp học máy chính: học có giám sát, học không giám sát, học bán giám sát, và học tăng cường. Mỗi phương pháp có đặc điểm và ứng dụng riêng, từ việc dự đoán đầu ra dựa trên dữ liệu có nhãn đến việc tìm kiếm cấu trúc ẩn trong dữ liệu không nhãn.
II. Mô hình Generative Adversarial Networks GAN
Chương này tập trung vào mô hình GAN, một công nghệ tiên tiến trong học sâu. GAN bao gồm hai mạng: Generator (tạo dữ liệu) và Discriminator (phân biệt dữ liệu thật và giả). Quá trình huấn luyện GAN dựa trên sự cạnh tranh giữa hai mạng này, giúp tạo ra dữ liệu chất lượng cao. Mô hình Pix2Pix, một biến thể của GAN, được giới thiệu như một giải pháp hiệu quả cho bài toán chuyển đổi ảnh.
2.1. Giới thiệu về GAN
GAN được giới thiệu bởi Ian Goodfellow vào năm 2014. Mô hình này sử dụng hai mạng nơ-ron đối nghịch để tạo ra dữ liệu mới. Generator tạo dữ liệu từ nhiễu ngẫu nhiên, trong khi Discriminator phân biệt dữ liệu thật và giả. Quá trình huấn luyện GAN giúp cải thiện chất lượng dữ liệu được tạo ra.
2.2. Ứng dụng của GAN trong chuyển đổi ảnh
Mô hình Pix2Pix là một ứng dụng cụ thể của GAN trong chuyển đổi ảnh. Nó cho phép chuyển đổi từ ảnh phác thảo sang ảnh hoàn chỉnh, từ ảnh đen trắng sang ảnh màu. Pix2Pix sử dụng kiến trúc U-Net cho Generator và PatchGAN cho Discriminator, giúp tạo ra kết quả chính xác và chi tiết.
III. Ứng dụng GAN trong bài toán chuyển đổi ảnh
Chương này trình bày ứng dụng thực tế của GAN trong bài toán chuyển đổi ảnh. Một chương trình thử nghiệm được xây dựng để chuyển đổi ảnh phác thảo thành ảnh hoàn chỉnh. Kết quả thử nghiệm cho thấy khả năng tạo ảnh chất lượng cao của GAN, đồng thời đánh giá hiệu quả của mô hình thông qua các biểu đồ tổn thất.
3.1. Xây dựng chương trình thử nghiệm
Chương trình thử nghiệm sử dụng mô hình Pix2Pix để chuyển đổi ảnh phác thảo thành ảnh hoàn chỉnh. Tập dữ liệu mẫu về giày, dép được sử dụng để huấn luyện mô hình. Quá trình huấn luyện được thực hiện qua nhiều epochs, với kết quả được đánh giá dựa trên chất lượng ảnh tạo ra.
3.2. Đánh giá kết quả
Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình Pix2Pix có khả năng tạo ra ảnh chất lượng cao từ ảnh phác thảo. Các biểu đồ tổn thất như disc_loss, gen_gan_loss, và gen_l1_loss được sử dụng để đánh giá hiệu quả của mô hình. Kết quả này là cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực chuyển đổi ảnh.
