Bài báo: “Nghiên cứu sử dụng mô hình DETR với bài toán Phát hiện đối tượng trong không ảnh”
Sinh viên thực hiện: Ngô Hương Giang – 22520357 – KTPM2022.1 – Tác giả chính
Giảng viên hướng dẫn:
TS. Nguyễn Tấn Trần Minh Khang
ThS. Nguyễn Thị Thanh Trúc
Tóm tắt bài báo:
Việc phát hiện đối tượng trong không ảnh sớm trở thành một chủ đề đáng được quan tâm khi công nghệ ngày càng phát triển. Nhiều mô hình phát hiện đối tượng end-to-end Transformer-based đã được đề xuất để giải bài toán này. Chúng tôi quyết định nghiên cứu phương phát DETR, mô hình cơ sở cho hướng đi kết hợp kiến trúc Transformer của nhiều mô hình end-to-end hiện nay trên bộ dữ liệu VisDrone và nhận thấy được khả năng học tự động điều chỉnh cho các tình huống đặc biệt tùy theo dữ liệu huấn luyện. Việc nghiên cứu DETR đã đưa ra được những thông tin quý báu về cách mà kiến trúc Transformer có thể được áp dụng trong việc phát hiện đối tượng trong không ảnh và tự tin đánh dấu một bước tiến trong lĩnh vực này cũng như tạo nên hướng đi cho nghiên cứu tương lai để cải thiện hiệu suất của DETR và các mô hình tương tự.
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.
Nhằm góp phần thúc đẩy nghiên cứu cơ bản và ứng dụng về Công nghệ thông tin tại Việt Nam, Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam phối hợp cùng Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà Nẵng và các cơ quan khoa học, các nhà khoa học từ các viện nghiên cứu, các trường đại học để tổ chức Hội nghị khoa học quốc gia lần thứ XVI về "Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin" (FAIR - Fundamental and Applied Information Technology) - FAIR'2023.
Chủ đề chính của Hội nghị là "Khoa học dữ liệu trong chuyển đổi số".
Hội nghị được tổ chức trong khuôn viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà Nẵng vào 2 ngày: Thứ Năm và Thứ Sáu, 28 - 29/9/2023.
Thông tin chi tiết:
Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường bet365 betting