TRUY VẤN ẢNH SỬ DỤNG RS-TREE VÀ MẠNG HỌC SÂU R-CNN - Lê , Thị Vĩnh Thanh; Nguyễn , Thị Quỳnh Hương; Văn , Thế Thành (Tạp chí Khoa học Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh, 2023)
Trong bài báo này, một mô hình tìm kiếm ảnh sử dụng cấu trúc RS-Tree và mạng học sâu Faster R-CNN được đề xuất nhằm nâng cao hiệu suất truy vấn ảnh. Trong mô hình này, các công việc sau được thực hiện: (1) cấu trúc RS-Tree được cải tiến thuật toán tách nút để nâng cao hiệu quả gom cụm các véc-tơ đặc trưng của tập ảnh đa đối tượng; (2) mạng học sâu Faster R-CNN được sử dụng để phát hiện và phân loại các đối tượng trên hình ảnh; (3) các hộp giới hạn chứa đối tượng trên ảnh được trích xuất đặc trưng cấp thấp và lưu trữ trên cấu trúc RS-Tree; Với mỗi ảnh đầu vào, hệ thống phát hiện và phân loại từng đối tượng bằng mạng học sâu Faster R-CNN; trích xuất véc-tơ đặc trưng cấp thấp; thực hiện truy vấn ảnh tương tự dựa trên cấu trúc RS-Tree. Thực nghiệm được thực hiện trên bộ ảnh đa đối tượng MS-COCO gồm 5000 ảnh với độ chính xác là 77.39%. Kết quả thực nghiệm được so sánh với các công trình khác trên cùng bộ ảnh nhằm đánh giá tính đúng đắn của mô hình đề xuất.