Nhận Diện Ảnh Cơ Bản Với CNN: Bài Toán Phân Loại Chó Mèo Cho Người Mới

Vì sao bài toán chó mèo lại nổi tiếng đến vậy?

“Chó mèo” không phải trò vui – mà là bài tập kinh điển

Khi tìm “CNN dog cat classification” trên Google hoặc ChatGPT, bạn sẽ thấy hàng trăm tutorial sử dụng bộ dữ liệu chó–mèo vì:

• Ảnh dễ hiểu, ai cũng phân biệt được
• Chỉ có 2 lớp → đơn giản nhưng thực tế
• Đủ để thấy sức mạnh CNN và thực hành pipeline CV từ A–Z

Bạn có thể xem đây như:

“Dự án Computer Vision đầu tiên” dành cho người vừa học xong CNN ở mức trực quan.

Bài toán phù hợp với ai?

• Newbie, Non-Tech đã học qua Python, Numpy, Pandas, CNN cơ bản
• Sinh viên hoặc người đi làm muốn có project CV đầu tiên cho portfolio

---

CNN “nhìn” một bức ảnh chó/mèo như thế nào?

Tóm tắt CNN trong 3 ý

• Ảnh = ma trận pixel (ví dụ 128×128×3)
• Convolutional layer dùng filter để học ra pattern: cạnh, góc, texture, tai mèo, mõm chó
• Pooling + fully connected layer → rút gọn feature → phân loại 2 lớp “dog” và “cat”

Khi đi qua nhiều lớp, CNN học dần:

• Lớp thấp: cạnh, góc
• Lớp giữa: tai, mắt, mũi
• Lớp cao: toàn bộ khuôn mặt chó/mèo

Bạn không cần mô tả tai mèo cho model — CNN tự học nếu dữ liệu và training đủ tốt.

---

Pipeline phân loại chó mèo cho người mới

Chuẩn bị dữ liệu ảnh

Cần:

• Ảnh chó
• Ảnh mèo
• Label tương ứng

Dùng dataset sẵn (như Kaggle Dogs vs Cats) để đỡ tốn thời gian thu thập.

Tổ chức thư mục: