Bài báo: “Few-shot object detection via baby learning”
Sinh viên thực hiện
Nguyễn Vũ Anh Khoa - 210101009 - HVCH
Nguyễn Nhật Duy - CH1801025 - HVCH
Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Tóm tắt bài báo:
Trong bối cảnh hiện nay, các thuật toán máy học có giám sát yêu cầu nhiều dữ liệu huấn luyện để có thể hoạt động tốt và tăng khả năng ứng dụng vào thực tiễn. Tuy nhiên, thực tế lại chỉ ra rằng việc thu thập dữ liệu cho một bài toán mới thì rất khó khăn và đòi hỏi chi phí cao. Trong điều kiện dữ liệu hạn chế, hiệu suất của các thuật toán thường giảm một cách nhanh chóng. Trái ngược với máy tính, con người, đặc biệt là trẻ sơ sinh có khả năng học hỏi rất nhanh khi khám phá thế giới. Bằng cách quen thuộc một vật thể, đứa trẻ có thể học nhanh các biến thể thể khác một cách nhanh chóng. Từ những những quan sát này, chúng tôi đã nghiên cứu một cách tiếp cận dựa trên khả năng học hỏi của trẻ sơ sinh để giải quyết vấn đề khan hiếm dữ liệu trong bài toán phát hiện đối tượng. Nghiên cứu đã đạt được các kết quả cạnh tranh so với các phương pháp tiên tiến trước đó trên các bộ dữ liệu chuẩn như MS COCO và PASCAL VOC.
Chúng em xin gửi lời cảm ơn đến Phòng thí nghiệm Truyền thông Đa phương tiện (MMLab) đã tạo điều kiện cho chúng em hoàn thành nghiên cứu.
Chúng em xin gửi lời cảm ơn đến Thầy Nguyễn Vinh Tiệp - Trưởng phòng thí nghiệm MMLab và các thành viên trong nhóm đã đồng hành cùng chúng em trong quá trình nghiên cứu và công bố bài báo khoa học quốc tế.
Image and Vision Computing (IMAVIS) là một trong các tạp chí quốc tế được xếp vào danh mục ISI uy tín (Q1) và có mục tiêu chính là cung cấp một phương tiện trao đổi hiệu quả cho các kết quả nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng chất lượng cao, cơ bản cho tất cả các khía cạnh của image interpretation và computer vision. Tạp chí này xuất bản các công trình đề xuất phương pháp mới cho image interpretation và computer vision hoặc đề cập đến việc áp dụng các phương pháp đó vào các bối cảnh trong thế giới thực. Tìm cách tăng cường sự hiểu biết sâu hơn về lĩnh vực này bằng cách khuyến khích các so sánh định lượng và đánh giá hiệu suất của phương pháp được đề xuất. Phạm vi của tạp chí bao gồm: image interpretation, scene modelling, object recognition và tracking, shape analysis, monitoring và surveillance, active vision và robotic systems.
Mọi thông tin chi tiết xem tại: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid0ddxcWvPVS4k8PPehUvCxKYvbF4Zs1v2Hab1Nj5iqdyRfE2zZasr8hKXnoToezfVzl
