• Viện Tiến tiến về Kỹ thuật và Công Nghệ (AVITECH)

  • Xê-mi-na khoa học

    06/04/2021: ThS. Qiuchen Zhu (Univ. Technology Sydney, Australia), Hierarchically Residual Network for feature extraction

    In machine vision, the key to object detection rests with robust and accurate algorithms for feature extraction. To this end, this paper proposes a deep learning approach using hierarchical convolutional neural networks with feature preservation (HCNNFP) and an intercontrast iterative thresholding algorithm for image binarization. First, a set of branch networks is proposed, wherein the output of previous convolutional blocks is half-sizedly concatenated to the current ones to reduce the obscuration in the down-sampling stage taking into account the overall information loss. Next, to extract the feature map generated from the enhanced HCNN, a binary contrast- based autotuned thresholding (CBAT) approach is developed at the post-processing step, where patterns of interest are clustered within the probability map of the identified features. To overcome the impact of the imbedded uncertainty, our framework is probabilistically reformed using Bayesian modeling. The proposed technique is then applied to various image processing tasks.

    Speaker: ThS. Qiuchen Zhu, Univ. Technology Sydney

    Time: 15:30, Tuesday, April 06, 2021

    Venue: G2-315, 144 Xuan Thuy, Cau Giay, Hanoi

    speaker

    Qiuchen Zhu received the M.Eng. degree from Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China, in 2017. He is currently pursuing a Ph.D. degree at the School of Electrical and Data Engineering, University of Technology Sydney, Australia. His research interests include machine vision, image processing, probabilistic representation, and uncertainty of deep learning.

    Cùng chuyên mục

    11/04/2024: TS. Đặng Trần Bình (Bộ môn Khoa học máy tính), Tương tác giữa thông tin chủ đề và Thông tin ngữ cảnh cho việc biểu diễn văn bản

    Trong hầu hết các ứng dụng, việc hiểu và biểu diễn văn bản luôn đóng vai trò quan trọng, đặc biệt là trong xử lý tự động. Cùng với các đặc điểm bề mặt của từ, thông tin về chủ đề rất có ý nghĩa và cần thiết để cung cấp ý nghĩa ngữ cảnh […]

    11/04/2024: PGS.TS. Hoàng Văn Xiêm (Bộ môn Kỹ thuật Robot), Tương tác Người – Robot: Thách thức và cách tiếp cận mới

    Công nghệ Robot đã và đang đóng vai trò quan trọng việc định hình sự phát triển của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Cùng với trí tuệ nhân tạo – AI, công nghệ Robot mang lại nhiều cải tiến cho lĩnh vực tự động hóa nói riêng và các hoạt động phát triển kinh […]

    07/03/2024: Nguyễn Văn Phi (Viện Trí tuệ nhân tạo), Mô hình tạo sinh cho dữ liệu y tế

    Một trong những vấn đề lớn của xử lý ảnh y tế là việc thiếu hụt dữ liệu gắn nhãn do chi phí, thời gian và sự sai lệch trong nhãn của các chuyên gia. Mô hình phân tán (Diffusion models) có khả năng sinh dữ liệu một cách chân thực bằng cách mô phỏng […]