[Giới thiệu tóm tắt và toàn văn luận án chuẩn bị được bảo vệ]

Tên đề tài: Một số cách tiếp cận dựa trên mô hình Transformer và tính toán cận biên cho các bài toán trong Internet vạn vật
Tác giả: Thái Huy Tân
Trong quá trình nghiên cứu nhằm giải quyết các thách thức liên quan, luận án có những đóng góp sau:

Nội dung 1:
Đối với bài toán phát hiện bệnh trên lá dựa trên ảnh chụp cận cảnh, luận án đề xuất giải thuật LeIAP nhằm tìm ra các thành phần quan trọng trong mô hình dựa trên kiến trúc thuần Transformer. Bên cạnh đó, luận án còn đề xuất ứng dụng phép nhân ma trận thưa SPMM nhằm giảm thời gian huấn luyện mô hình, được trình bày ở Chương 3 và được công bố ở công trình 1 [TC1, HN1]. Tiếp theo đó, luận án còn ứng dụng LeIAP trên mô hình lai giữa Transformer và CNN nhằm đề xuất được một mô hình gọn nhẹ Tiny-LeViT đạt được hiệu suất phát hiện bệnh tương đương với các nghiên cứu hiện tại và có khả năng hoạt động tốt trên các thiết bị biên, được trình bày ở Chương 4 và được công bố ở công trình 2 [TC2].

Nội dung 2:
Đối với bài toán phát hiện bệnh trên lá dựa trên ảnh chụp từ thiết bị bay không người lái, luận án đề xuất mô hình EF-CenterNet, có số lượng tham số thấp với khả năng phát hiện vùng bệnh hiệu quả trên ảnh có mức phân giải cao. Đồng thời, mô hình cũng được triển khai xuống thiết bị biên nhằm chứng minh tính hiệu quả của mình. Bên cạnh đó, luận án còn xây dựng và công bố tập dữ liệu liên quan đến bệnh trên cây chuối, được thu thập từ máy bay không người lái và được gán nhãn với 14,728 vùng bệnh từ 3,633 ảnh. Các nội dung cụ thể được trình bày ở Chương 5 và được công bố ở công trình 3 [TC3].

Bạn đọc có quan tâm đến đề tài này, xin vui lòng:
- Xem bản in: Được trưng bày tại Thư viện
- Xem bản điện tử: [đang cập nhật]