Bài báo “Exploring Advanced CNN and Transformer-Based Architectures for Oriented Small Object Detection in Aerial Imagery” đã được công bố trên Tạp chí quốc tế Journal of Computing and Information Technology.

Sinh viên thực hiện:

Nguyễn Xuân Quang - KTPM2022 - Đồng tác giả

Lê Toàn - KTPM2022 - Đồng tác giả

Trần Nguyễn Chí Huy - KTPM2022 - Đồng tác giả

Nguyễn Vũ Bình - KTPM2022 - Đồng tác giả

Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Tấn Trần Minh Khang

Tóm tắt:

Bài nghiên cứu này đánh giá phương pháp Oriented RepPoints – một kỹ thuật để phát hiện các vật thể nhỏ có hướng tùy ý trong hình ảnh từ trên cao. Bài báo đã thử nghiệm với nhiều kiến trúc mạng khác nhau như ResNet, ConvNeXt và PVT, trong đó các mô hình đơn giản như ResNet-50 và ConvNeXt cho thấy kết quả tốt hơn trong việc phát hiện các vật thể nhỏ và có hướng đa dạng. Bài nghiên cứu cũng chỉ ra một số thách thức như các vật thể có hình dạng giống nhau và dữ liệu huấn luyện hạn chế, giúp cung cấp cái nhìn rõ hơn cho việc lựa chọn kiến trúc mạng trong các ứng dụng thực tế.

"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."

Journal of Computing and Information Technology là Tạp chí được xếp loại Q4 tại Scimago, thuộc danh mục Scopus

Thông tin chi tiết: