TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

SVTH1: PHẠM PHÚC BÌNH (MSSV: 20110252)
SVTH2: HỨA LỘC SƠN

(MSSV: 20110712)

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

TÌM HIỂU VỀ NHẬN DẠNG HÌNH THÁI
TINH THỂ SỬ DỤNG HỌC MÁY

GVHD: TS. TRẦN NHẬT QUANG
TS. LÊ MINH TÂM
GVPB: ThS. QUÁCH ĐÌNH HOÀNG

Tp. Hồ Chí Minh, năm 2024

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

SVTH1: PHẠM PHÚC BÌNH (MSSV: 20110252)
SVTH2: HỨA LỘC SƠN

(MSSV: 20110712)

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

TÌM HIỂU VỀ NHẬN DẠNG HÌNH THÁI
TINH THỂ SỬ DỤNG HỌC MÁY

GVHD: TS. TRẦN NHẬT QUANG
TS. LÊ MINH TÂM
GVPB: ThS. QUÁCH ĐÌNH HOÀNG

Tp. Hồ Chí Minh, năm 2024

ĐH SƯCỘNG
PHẠMHOÀ
KỸ THUẬT TP.HCM CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
KHOA CÔNG
NGHỆ THÔNG TIN
Độc

Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc

*******

*******

PHIÊU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ va tên Sinh viên 1 : Phạm Phúc Bình

MSSV 1: 20110252

Họ va tên Sinh viên 2 : Hứa Lộc Sơn

MSSV 2: 20110712

Nganh: Công nghệ thông tin
Tên đề tai: Tìm hiểu về nhận dạng hình thái tinh thể sử dụng học máy
Họ va tên Giáo viên hướng dẫn: TS. Trần Nhật Quang, TS. Lê Minh Tâm
NHÂN XÉT
1. Về nội dung đề tai &amp khối lượng thực hiện:
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
2. Ưu điểm:
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………...
3. Khuyết điểm:
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
4. Đề nghị cho bảo vệ hay không ?
5. Đánh giá loại:
6. Điểm:
Tp. Hồ Chí Minh, ngày

tháng

Giáo viên hướng dẫn
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

năm 2024

ĐH SƯCỘNG
PHẠMHOÀ
KỸ THUẬT TP.HCM CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
KHOA CÔNG
ĐộcNGHỆ THÔNG TIN

Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc

*******

*******

PHIÊU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
Họ va tên Sinh viên 1 : Phạm Phúc Bình

MSSV 1: 20110252

Họ va tên Sinh viên 2 : Hứa Lộc Sơn

MSSV 2: 20110712

Nganh: Công nghệ thông tin
Tên đề tai: Tìm hiểu về nhận dạng hình thái tinh thể sử dụng học máy
Họ va tên Giáo viên phản biện: ThS.Quách Đình Hoang
NHÂN XÉT
1. Về nội dung đề tai &amp khối lượng thực hiện:
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
2. Ưu điểm:
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
3. Khuyết điểm:
…………………………………………………………………………………………………
……………………………………
...

...
arXiv.
Available: https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762

[44]

Jain, J., Li, J., Chiu, M. T., Hassani, A., Orlov, N., &amp Shi, H. (2022).
OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation. arXiv.
Available: https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.06220

[45]

Wang, H., Zhu, Y., Adam, H., Yuille, A., &amp Chen, L.-C. (2021). MaX-DeepLab:
End-to-End Panoptic Segmentation with Mask Transformers. arXiv.
Available: https://doi.org/10.48550/arXiv.2012.00759

[46]

Zhang, B., Tian, Z., Tang, Q., Chu, X., Wei, X., Shen, C., &amp Liu, Y. (2022).
SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers. arXiv. Available:
https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.05844

[47]

Lee, Y., Kim, J., Willette, J., &amp Hwang, S. J. (2022). MPViT: Multi-Path Vision
Transformer

for

Dense

https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.05844

Prediction.

arXiv.

[48]

Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X.,
Unterthiner, T., Dehghani, M., Minderer, M., Heigold, G., Gelly, S., Uszkoreit, J.,
&amp Houlsby, N. (2020). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image
Recognition at Scale. arXiv.
Available: https://doi.org/10.48550/arXiv.2010.11929

[49]

Sun, C., Shrivastava, A., Singh, S., &amp Gupta, A. (2017). Revisiting
Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning Era. arXiv.
Available: https://doi.org/10.48550/arXiv.1707.02968

[50]

He, K., Zhang, X., Ren, S., &amp Sun, J. (2015). Deep Residual Learning for Image
Recognition. arXiv.
Available: https://doi.org/10.48550/arXiv.1512.03385

[51]

Facebook AI Research (2019). Detectron2: A PyTorch-based modular object
detection

library.

Meta

AI

Research.

Truy

cập

06/07/2024

tại

https://ai.meta.com/blog/-detectron2-a-pytorch-based-modular-object-detectionlibrary-/
[52]

NextJS

Documentation,

Introduction,

truy

cập

31/03/2024

tại

https://nextjs.org/docs
[53]

ICANTECH (2024). Flask Python la gì? Tất cả những gì bạn cần biết về Flask
Python. ICANTECH. Truy cập 10/07/2024 tại https://www.icantech.vn/khampha/flask-python

[54]

Kai Chen, Jiangmiao Pang, Jiaqi Wang, Yu Xiong, Xiaoxiao Li, Shuyang Sun,
Wansen Feng, Ziwei Liu, Jianping Shi, Wanli Ouyang (2019). Hybrid task
cascade for instance segmentation. 2019 IEEE/CVF Conference on Computer
Vision and Pattern Recognition (CVPR 2019)

[55]

Zhaojin Huang, Lichao Huang, Yongchao Gong, Chang Huang, and Xinggang
Wang (2019). Mask scoring r-cnn. 2019 IEEE/CVF Conference on Computer
Vision and Pattern Recognition (CVPR 2019).