Bài báo: “TwinLiteNet: An Efficient and Lightweight Model for Driveable Area and Lane Segmentation in Self-Driving Cars”
Link bài báo: https://doi.org/10.1109/MAPR59823.2023.10288646
Sinh viên thực hiện:
Chế Quang Huy – 18520819 – KTMT2018 - Tác giả chính
Nguyễn Đình Phúc – 20521766 – KTMT2020 – Đồng tác giả
Giảng viên hướng dẫn:
ThS. Phạm Minh Quân
TS. Lâm Đức Khải
Tóm tắt bài báo:
Phân đoạn ngữ nghĩa là một nhiệm vụ phổ biến trong lĩnh vực lái xe tự hành để hiểu môi trường xung quanh. Phân đoạn khu vực lái và phát hiện làn đường là nhiệm vụ đặc biệt quan trọng để đảm bảo an toàn và hiệu quả khi xe điều hướng trên đường. Tuy nhiên, các mô hình phân đoạn ngữ nghĩa ban đầu đòi hỏi tài nguyên tính toán và phần cứng mạnh mẽ, điều này không khả thi cho các hệ thống nhúng trong các xe tự hành. Bài báo này đề xuất một mô hình nhẹ cho phân đoạn khu vực lái và làn đường. TwinLiteNet được thiết kế với chi phí thấp nhưng đạt được kết quả phân đoạn chính xác và hiệu quả. Chúng tôi đánh giá TwinLiteNet trên tập dữ liệu BDD100K và so sánh TwinLiteNet với các mô hình hiện nay. Kết quả thử nghiệm cho thấy rằng TwinLiteNet của chúng tôi hoạt động tương tự như các phương pháp hiện có, nhưng đòi hỏi ít tài nguyên tính toán hơn đáng kể. Cụ thể, TwinLiteNet đạt được điểm mIoU là 91,3% cho nhiệm vụ khu vực lái và 31,08% IoU cho nhiệm vụ phát hiện làn đường với chỉ 0,4 triệu tham số và đạt được 415 FPS trên GPU RTX A5000. Hơn nữa, TwinLiteNet có thể hoạt động trong thời gian thực trên các thiết bị nhúng có khả năng tính toán hạn chế, đặc biệt là TwinLiteNet đạt được tốc độ 60 FPS trên Jetson Xavier NX, làm cho TwinLiteNet trở thành một giải pháp lý tưởng cho xe tự hành.
Chúng em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Thầy Phạm Văn Hậu – Trưởng bộ môn An toàn thông tin đã tạo ra một môi trường học thuật vô cùng năng động dành cho các bạn sinh viên chúng em tham gia, cảm ơn Thầy Phan Thế Duy – Phó Trưởng phòng Phòng thí nghiệm An toàn thông tin đã luôn đồng hành, định hướng và lan tỏa niềm say mê nghiên cứu để chúng em ngày càng hoàn thiện công trình nghiên cứu và hoàn thiện bản thân mình. Chúng em cảm ơn các Thầy đã tận tình chỉ dạy, tìm ra những mặt hạn chế, đưa ra những hướng cải tiến có thể thực hiện giúp cho quá trình nghiên cứu của chúng em đạt kết quả tốt nhất.
"Chúng em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Thầy Lâm Đức Khải – Trưởng phòng đào tạo đại học và Thầy Phạm Minh Quân - Khoa Kỹ thuật máy tính đã hướng dẫn đã đồng hành và hỗ trợ chúng em trong quá trình nghiên cứu để chúng em có thể hoàn thành bài báo và đồng thời cũng hoàn thiện bản thân mình. Nhờ sự chỉ dẫn tận tình của các Thầy, chúng em đã nhận ra những thiếu sót và có hướng cải thiện để đạt được kết quả tốt nhất"
Hội nghị “International Conference on Multimedia Analysis and Pattern Recognition - MAPR” là hội nghị quốc tế thường niên do Trường Đại học Công Nghệ Thông Tin (UIT) đồng sáng lập và tổ chức. Đây là hội nghị quốc tế thuộc Scopus-Index có mục tiêu thúc đẩy sự phát triển khoa học và công nghệ trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và Học máy. Đây là những vấn đề đang được thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng quan tâm đặc biệt trong kỷ nguyên của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Hội nghị khoa học quốc tế lần thứ 6 MAPR 2023 do Trường Đại học Công nghệ Thông tin (UIT) - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, phối hợp cùng các đơn vị VAPR (Vietnamese Association on Pattern Recognition), Đại học Bách khoa Hà Nội (HUST), Viện Công nghệ Thông tin (IOIT) tổ chức tại Quy Nhơn, Bình Định trong 2 ngày 05 và 06/10/2023. Hội nghị quy tụ nhiều nhà khoa học, nghiên cứu sinh, học viên cao học và sinh viên đến từ nhiều quốc gia trên thế giới, bao gồm Mỹ, Pháp, Nhật Bản, Malaysia, Việt Nam,... Hội nghị MAPR2023 nhận được 69 submissions và có 36 bài báo - với 145 tác giả được chấp nhận đăng. Đây là dịp để các nhà khoa học và chuyên gia chia sẻ những kết quả nghiên cứu và thử nghiệm mới nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, học sâu, nhận dạng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, an toàn thông tin, chip phần cứng hỗ trợ AI, và củng cố cơ hội hợp tác tiềm năng. Là lần thứ 6 tổ chức và với việc các bài báo của hội nghị MAPR được xuất bản trên IEEEXplore (https://ieeexplore.ieee.org/.../1825404/all-proceedings) và nằm trong danh mục Scopus cho thấy hội nghị MAPR đã đạt được những thành công nhất định trong việc thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực phân tích đa phương tiện và nhận dạng Việt Nam và thế giới.
Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid0256ESGLLEp3BVmoTsms3WCtMcmrc2vJ3NeQEHoJRaQNBeSMX3KwYTWBKaKg51a56ol
Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin
