4.4.4.1. Kết quả thực nghiệm
Bảng 4.5 Kết quả thực nghiệm TOOD. (Kết quả cao nhất được in đậm)
Từ bảng 4.5, ta thấy cả 6 mô hình TOOD đều không hiệu quả đối với bộ dữ liệu UAVDT-benchmark-M khi mô hình có kết quả tốt nhất trên tập test chỉ đạt được AP@50 = 31.9%. Trong đó, mô hình TOOD-ResNet50-12 có kết quả tốt nhất trên các tập fog, high-alt và bird-view. Mô hình TOOD-ResNet50-24 có kết quả tốt nhất trên tập test, night, medium-alt, front-view và long-term. Mô hình TOOD- ResNet50-24-MS có kết quả tốt nhất trên tập daylight, low-alt và side-view.
Xét về độ hiệu quả của backbone ResNet50 và ResNet101, các mô hình sử dụng backbone ResNet101 đều mất nhiều thời gian huấn luyện hơn và có kết quả thấp hơn ResNet50 ở cả tập test và các trường hợp khác.
Xét về từng thuộc tính của bộ dữ liệu, cả 5 mô hình TOOD đều đạt kết quả khá tốt (> 50%) trên tập low-alt. Các trường hợp còn lại đều có kết quả chưa tốt, trong đó, tập fog và high-alt là thấp nhất. Riêng TOOD-ResNet50-24 có kết quả dự đoán tốt (57%) trên tập night.
60
4.4.4.2. Hình ảnh minh họa
Trường hợp mô hình dự đoán tốt:
a) ResNet50-24
b) ResNet101-12
Hình 4.13 Ảnh minh họa kết quả dự đoán tốt của các mô hình TOOD.
Nhận xét: Các đối tượng được mô hình phát hiện đúng, không gặp tình trạng đối tượng bị chồng lắp bounding box. Tuy nhiên, cả hai vẫn sót vài đối tượng.
61
Trường hợp mô hình dự đoán kém
a) ResNet50-24
b) ResNet101-12
Hình 4.14 Ảnh minh họa kết quả dự đoán kém của các mô hình TOOD.
Nhận xét: Các đối tượng không dự đoán được đối với ResNet101-12. Còn ResNet50-24 cũng chỉ phát hiện đc vài đối tượng.
62