Chương 4 THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
4.1. Dữ liệu thực nghiệm
4.1.1.Mô tả cơ bản
Bộ dữ liệu huấn luyện UIT-DroneFog bao gồm 15,370 không ảnh được thành 3 tập con: tập dữ liệu huấn luyện (Training set) gồm 8,582 ảnh kèm nhãn, tập đánh giá (Validation set) gồm 1,061 ảnh và tập kiểm tra (Testing set) có 5,729 ảnh. Mơ tả chi tiết ở Hình 4.1 bên dưới.
Hình 4.1: Số lượng ảnh trong các tập dữ liệu của bộ dữ liệu UIT-DroneFog.
4.1.2.Mô tả chi tiết
Về bộ dữ liệu sau khi được chia thành các tập dữ liệu phục vụ cho q trình thực nghiệm, chúng tơi đã thống kê sự phân phối các lớp dữ liệu trong các tập dữ liệu và thu được kết quả như Hình 4.2.
8580
1061 5729
41
Hình 4.2: Biểu đồ thể hiện số lượng các đối tượng trong mỗi tập dữ liệu của bộ dữ liệu UIT-DroneFog.
Qua biểu đồ, ta thấy sự mất cân bằng phân phối của các lớp đối tượng tại các tập dữ liệu chạy thực nghiệm. Cụ thể, lớp đối tượng Motor có số lượng gấp nhiều so với các lớp đối tượng khác trong cả ba tập dữ liệu và phân phối của lớp đối tượng Pedestrian cũng tương đối ít. Điều này có thể lý giải vì bộ dữ liệu được thu thập tại các giao lộ lớn có mật độ xe máy đơng đúc và ít người đi bộ – một đặc trưng của giao thơng tại Việt Nam.
Trong khi đó, đối tượng Bus cho kết quả số liệu thấp nhất ở cả ba tập vì dữ liệu được thu thập từ các video có thời lượng ngắn nên khơng thể chụp được nhiều tuyến xe buýt. Mặt khác, mặc dù số lượng ảnh của tập huấn luyện gấp 8 lần số lượng ảnh của tập kiểm thử, số liệu của đối tượng Bus và Car ở tập kiểm thử lần lượt nhiều hơn gấp 3 và 1.8 lần so với tập huấn luyện.
50554 6075 15968 238013 29398 157000 14332 1750 25266 1655 194 4996 0 50000 100000 150000 200000 250000
Training setValidation setTesting set
Số lượn g đố i tượn g
42