Bài báo: “Phát hiện đối tượng trong không ảnh sử dụng phương pháp Dino”
Sinh viên thực hiện:
Lê Hữu Độ - KTPM2022.1 - Tác giả chính
Ngô Hương Giang - KTPM2022.1 - Đồng tác giả
Giảng viên hướng dẫn:
Th.S Võ Duy Nguyên
Th.S Trần Thị Hồng Yến
Th.S Nguyễn Thành Hiệp
Tóm tắt bài báo:
Trong thời gian gần đây, việc thu thập dữ liệu từ các thiết bị bay không người lái đã làm tăng sự phát triển đáng kể của các tác vụ liên quan đến xử lý ảnh chụp từ trên không. Ba tác vụ cơ bản trong lĩnh vực này bao gồm phân lớp, phát hiện đối tượng và phân đoạn. Tuy nhiên, nói riêng về nhiệm vụ phát hiện đối tượng, các nhà nghiên cứu thường tập trung vào việc cải tiến các mô hình truyền thống, tức các mô hình thuộc loại một giai đoạn hoặc hai giai đoạn. Song, chúng ta cũng chứng kiến sự xuất hiện và phát triển đáng chú ý của các mô hình phát hiện đối tượng end-to-end. Trong số các phương pháp này, nổi bật có DINO (DETR withImproved deNoising anchor boxes), một phương pháp end-to-end đầu tiên đạt kết quả SOTA trên bảng xếp hạng. Chúng tôi đã tiến hành các thực nghiệm trên bộ dữ liệu không ảnh VisDrone với nhiều backbone khác nhau để đánh giá toàn diện hiệu suất của phương pháp DINO và thu được nhiều kết quả đáng chú ý. Đây là một kết quả cạnh tranh đầy hứa hẹn cho những phương pháp end-to-end khác.
"Chúng 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 chúng 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.
Thông tin chi tiết xem thêm tại: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid0ELXkkWqjymQVfLjjkr2VwMsPJd5kCBKRdXxB3cUq9ZiyTsNyFkSPVYzm4rbh5S7Ml
Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin
