ỨNG DỤNG MÔ HÌNH RESNET50 ĐỂ TÍNH TOÁN TƯƠNG ĐỒNG HÌNH ẢNH TRONG CÁC BÀI BÁO KHOA HỌC

Abstract

Trong những năm gần đây với sự xuất hiện của công nghiệp, với sự phát triển nhanh chóng của mạng xã hội việc xử lý và lưu trữ ảnh trở nên phổ biến. Ảnh đã trở thành một phần không thể thiếu trong các lĩnh vực y tế, giáo dục, khoa học. Việc tìm kiếm một tấm ảnh có bị trùng lặp hoặc đã xuất hiện trong bài báo khoa học hết sức khó khăn và mất nhiều thời gian. Vấn đề tương đồng hình ảnh trong các bài báo khoa học hiện nay ngày càng phổ biến, các bài báo vấn đề trùng lặp hình ảnh rất nhiều, vì thế cần đưa ra hướng xử lý và tìm kiếm xem các hình ảnh tương đồng nằm trong trong các bài báo khoa học nào. Vì thế,đề tài “Ứng dụng mô hình ResNet50 để tính toán tương đồng hình ảnh trong các bài báo khoa học” được đề xuất để nghiên cứu tìm ra các phương pháp tính toán, so sánh các hình ảnh tương đồng. Nghiên cứu được thực hiện ứng dụng mô hình ResNet50 để huấn luyện trên tập dữ liệu mới với độ chính xác cao và thời gian thực hiện ngắn. Mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu gồm 12.049 hình ảnh, kết quả của tập dữ liệu được huấn luyện cho thấy các thông số, độ đo như Precision, Recall, F1-score cao hoàn toàn có thể phù hợp với đề tài. Sau khi các mô hình được huấn luyện, chúng được tích hợp trên hệ thống xây dựng trên Website, với ngôn ngữ lập trình Python và hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL và các thư viện hỗ trợ: Scikit-learn, Pillow (PIL), Torchvision, Torch (PyTorch),... và GoogleColab trong việc huấn luyện mô hình. Từ khóa: Tương đồng hình ảnh, mô hình ResNet50,...