TAILIEUCHUNG - Phát hiện đối tượng trong ảnh bị hạn chế tầm nhìn bởi sương mù

Một trong những thách thức của bài toán phát hiện đối tượng là sự ảnh hưởng của môi trường đến chất lượng hình ảnh đầu vào. Trong nghiên cứu này tác giả tập trung vào bài toán phát hiện đối tượng trong thời tiết sương mù. | Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2020 Phát hiªn Ëi t Òng trong nh b h n ch t m nhìn b i s Ïng mù Phan Vænh Long Võ Duy Nguyên Nguyπn Tßn Tr n Minh Khang i hÂc Công nghª Thông tin HQG-HCM Email 16520695@ nguyenvd khangnttm @ Tóm t t MÎt trong nh ng thách th c cıa bài toán phát nh n diªn v t th t nh chˆp trong môi tr Ìng không hiªn Ëi t Òng là s nh h ng cıa môi tr Ìng n chßt khí ch a các v t chßt nêu trên. l Òng hình nh u vào. Trong nghiên c u này chúng tôi Hình 1 là mÎt sË ví dˆ v hình nh chˆp trong môi t p trung vào bài toán phát hiªn Ëi t Òng trong thÌi ti t s Ïng mù. H u h t các hª thËng phát hiªn Ëi t Òng trong tr Ìng h n ch v t m nhìn. nh Òc hußn luyªn trong i u kiªn thÌi ti t tËt s xußt hiªn cıa s Ïng mù tr thành mÎt thách th c lÓn. Do ó chúng tôi gi s s Ïng mù là mÎt ph n cıa Ëi t Òng trong nh và th c hiªn nghiên c u hai mô hình Feature Selective Anchor-Free FSAF và Generalized Focal Loss GFL trên t p RTTS cıa bÎ d liªu Realistic Single Image Dehazing gÁm 4 322 hình vÓi 41 203 Ëi t Òng. Chúng tôi chia l i bÎ d liªu nh ng v n gi tø lª xußt hiªn cıa các lÓp Ëi t Òng Áng thÌi v n gi tính ng u nhiên cıa d liªu k t hÒp vÓi hÂc chuy n giao vÓi gi thi t s Ïng mù là mÎt ph n cıa Ëi t Òng trong nh. Sau khi áp dˆng ph Ïng pháp mô hình GFL cho k t qu tËt hÏn FSAF trên tßt c các lÓp Ëi t Òng vÓi Î o AP l n l Òt là t Ïng ng vÓi các lÓp bicycle bus car motorcycle person. Các mô hình sau khi Òc hußn luyªn l i cho k t qu v Òt trÎi so vÓi các mô hình ti n hußn luyªn t Ïng ng. K t qu này là Îng l c cho các nghiên c u ti p theo. Hình 1 MÎt sË hình nh chˆp trong môi tr Ìng h n ch T khóa deep learning object detection poor visibility v t m nhìn. hazy image Feature Selective Anchor-Free Generalized Focal Loss transfer learning Ph n lÓn các mô hình phát hiªn Ëi t Òng d a trên m ng nÏ ron hÂc sâu Òc chia thành hai nhóm chính I. GIŒI THIõU là thu t toán phát hiªn .

• Kỹ thuật lập trình
• Bài toán phát hiện đối tượng
• Mô hình Feature Selective Anchor Free
• Mô hình Generalized Focal Loss
• Bộ dữ liệu Realistic Single Image Dehazing
• Bộ dữ liệu COCO trên tập RTTS
• Đối tượng video
• theo vết đối tượng
• thuật toán lọc particle
• thuật toán SIS
• phát hiện đối tượng
• công nghệ thông tin
• Bài toán phát hiện logo
• Mô hình mạng học sâu
• Phương pháp Deep learning
• Hệ thống quản lý thƣơng hiệu
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính
• Bài toán thay thế đối tượng trong video
• Cải tiến kỹ thuật nhận dạng đối tượng
• Mô hình hoàn thiện video
• đối tượng chuyển động
• luận văn
• thiết kế hệ thống
• hệ thống thông tin
• kỹ thuật lập trình
• lập trình ứng dụng
• Bài giảng Học sâu và ứng dụng
• Học sâu và ứng dụng
• Ứng dụng học sâu trong thị giác máy
• Thị giác máy
• Đếm số người
• Mạng học sâu
• Mạng tích chập
• Convolutional neural network