Chào, mình là Phú. Đây là ‘Byte of Me’ — một góc nhỏ trên internet, nơi mình chia sẻ hành trình và những gì mình đã làm.
You’ll never know how good you might have become unless you try.
— Mike Mentzer
Tôi luôn hứng thú với những dự án được đầu tư nghiêm túc và sự hợp tác chất lượng.
Một vài sản phẩm tôi đã thực hiện gần đây
The MLA-LP model leverages the pre-trained CLIP vision-language model, enhanced with multi-level adapters and learnable prompts, to address the challenge of detecting and segmenting abnormalities in medical images. The model excels in both zero-shot and few-shot learning scenarios, achieving superior performance in anomaly classification (AC) and anomaly segmentation (AS) tasks across diverse medical imaging datasets. Key Features Multi-Level Adapters: Adapts intermediate layers of CLIP’s visual encoder to capture medical-specific features. Learnable Prompts: Dynamically adjusts textual prompts to improve flexibility and generalization across medical datasets. Zero-Shot and Few-Shot Learning: Performs effectively with minimal or no labeled data. Datasets Evaluated: ChestXray, HIS, OCT17, BrainMRI, LiverCT, RESC. Performance Few-Shot Setting: Achieves an average AUC improvement of 0.28% for anomaly classification and 0.08% for anomaly segmentation compared to state-of-the-art models. Zero-Shot Setting: Achieves an average AUC improvement of 0.39% for anomaly classification. Visualization Visualizations of anomaly detection and segmentation results are provided to illustrate the model’s capability to localize abnormalities in medical images.
Byte of Me là website cá nhân, vừa là portfolio vừa là công cụ quản lý nội dung. Hỗ trợ đa ngôn ngữ bằng next-intl cho UI và database cho nội dung động như blog, project. Xây dựng với Next.js, Supabase và Auth.js, gồm trang public và dashboard riêng để quản lý nội dung đa ngôn ngữ