Bài báo:”Phát hiện tàu thuyền trong không ảnh bằng phương pháp RTMDET-ROTATED”
Sinh viên thực hiện:
Trần Nguyễn Chí Huy - KTPM2021.KTPM20211 - Tác giả chính
Giáo viên hướng dẫn
Th.S Võ Duy Nguyên
Th.S Đinh Nguyễn Anh Dũng
Tóm tắt bài báo:
Hiện nay, nhờ vào sự phát triển của các thiết bị bay không người lái, phát hiện đối tượng trong ảnh được chụp từ trên cao đang trở thành một đề tài nổi bật trong lĩnh vực thị giác máy tính. Tuy nhiên, các phương pháp phát hiện đối tượng truyền thống vẫn chưa thể hiện được hướng của vật thể và các hộp giới hạn bị chồng lấp nhau nếu ảnh có mật độ đối tượng dày đặc. Vì thế, bài toán phát hiện đối tượng xoay được hình thành. Trong đó, phát hiện tàu thuyền là một trong những vấn đề đang thu hút được nhiều sự quan tâm bởi tính ứng dụng cao trong thực tế, đặc biệt khi tình hình chủ quyền lãnh hải, an toàn biển đảo Quốc gia đang có nhiều thách thức, biến động. Nhằm khắc phục những khó khăn và đáp ứng nhu cầu trên, nhiều nghiên cứu đã tập trung vào phát triển các phương pháp hiệu quả. Trong nghiên cứu này, chúng tôi tiến hành đánh giá thực nghiệm mô hình phát hiện đối tượng theo thời gian thực, được gọi là RTMDet (Real-Time Models for object Detection), với hai backbone CSPNeXt và CSPDarkNet trên bộ dữ liệu DOTA-ship. Bộ dữ liệu này đã được tạo ra nhằm đáp ứng nhu cầu đặc biệt của các ứng dụng liên quan đến phát hiện tàu thuyền. DOTA-ship cũng tái hiện hầu hết thách thức trong các tình huống ngoài đời thực. Cuối cùng, chúng tôi khảo sát kết quả và đưa ra những nhận xét, phân tích chi tiết về RTMDet khi huấn luyện trên bộ dữ liệu DOTA-ship, từ đó gợi ra những hướng phát triển nghiên cứu tiếp theo để cải tiến phương pháp trong tương lai.
"Em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Khoa Công nghệ Phần mềm, PTN Truyền thông Đa phương tiện và nhóm nghiên cứu UIT-Together đã tạo điều kiện giúp em có thể nghiên cứu và hoàn thành bài báo này."
Hội nghị Quốc gia về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin lần thứ XXVI, REV-ECIT 2023 (The 26nd National Conference on Electronics, Communications and Information Technology), viết tắt là REV-ECIT, Thời gian tổ chức: 16/12/2023
Mọi thông tin chi tiết xem tại: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid08JWb82MfCTHaVyN1m4LBPADfECbCD2y5jXNdQ7b9mas6Y3tnZkxmA3G9PCzbhBynl
Hạ Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin
