Học tự giám sát cho phát hiện bóng đá và hơn thế nữa: phỏng vấn những người chiến thắng giải bài báo xuất sắc nhất RoboCup 2025 - Robohub

Bài báo nhấn mạnh nghiên cứu đoạt giải thưởng về phát hiện bóng đá tự động của nhóm SPQR, những người đã nhận giải bài báo xuất sắc tại RoboCup 2025 tổ chức tại Salvador, Brazil. Nhóm đã giải quyết một thách thức then chốt trong bóng đá robot: phát hiện bóng chính xác dưới các điều kiện thay đổi. Các phương pháp học sâu truyền thống đòi hỏi bộ dữ liệu lớn có nhãn, điều này rất khó khăn và tốn nhiều công sức để tạo ra cho các nhiệm vụ đặc thù như RoboCup. Để khắc phục điều này, các nhà nghiên cứu đã phát triển một khung học tự giám sát giảm thiểu nhu cầu gán nhãn thủ công bằng cách tận dụng các nhiệm vụ tiền đề khai thác cấu trúc của dữ liệu hình ảnh chưa gán nhãn. Phương pháp của họ cũng kết hợp hướng dẫn bên ngoài từ một mô hình phát hiện đối tượng đã được huấn luyện trước (YOLO) để tinh chỉnh dự đoán từ một hộp giới hạn chung sang phát hiện chính xác hơn theo hình tròn xung quanh quả bóng. Được triển khai tại RoboCup 2025, mô hình mới đã thể hiện sự cải tiến đáng kể so với chuẩn mực năm 2024 của họ, đặc biệt là yêu cầu ít dữ liệu huấn luyện hơn và thể hiện độ bền cao hơn trước các điều kiện ánh sáng và môi trường khác nhau. Khả năng thích ứng này rất quan trọng khi xét đến sự biến đổi của các địa điểm thi đấu. Nhóm SPQR