Phát hiện phương tiện giao thông trên không ảnh là bài toán thiết thực, giải quyết được nhiều vấn đề về giao thông trong thành phố. Nghiên cứu tiến hành khảo sát hiệu quả của các hàm chi phí IoU và L1 trên cùng phương pháp DETR huấn luyện trên bộ dữ liệu XDUAV để quan sát sự cải thiện mô hình. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIV về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR TP. HCM ngày 23-24 12 2021 DOI KHAI PHÁ HÀM CHI PHÍ CHO PHÁT HIỆN PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG TRONG KHÔNG ẢNH Nguyễn Hoàn Mỹ Bùi Cao Doanh Võ Duy Nguyên Nguyễn Tấn Trần Minh Khang Trường Đại học Công nghệ thông tin ĐHQG- 19521366@ nguyenvd khangnttm @ TÓM TẮT Phát hiện phương tiện giao thông trên không ảnh là bài toán thiết thực giải quyết được nhiều vấn đề về giao thông trong thành phố. Tuy nhiên do các bộ dữ liệu hiện có được thu thập đa góc quay đối tượng ở góc quay cao thường rất nhỏ trở thành một trong các thách thức của bài toán. Trong nghiên cứu này chúng tôi tiến hành khảo sát hiệu quả của các hàm chi phí IoU và L1 trên cùng phương pháp DETR huấn luyện trên bộ dữ liệu XDUAV để quan sát sự cải thiện mô hình. Qua thực nghiệm chúng tôi thu được kết quả cao nhất là mAP50 khi sử dụng hàm mất mát GIoU và Balanced L1. Từ khóa Object detection drone aerial IoU loss CIoU loss GIoU loss smooth L1 loss balanced L1 loss. I. GIỚI THIỆU Phát hiện đối tượng là bài toán phổ biến của cộng đồng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo nói chung và lĩnh vực thị giác máy tính nói riêng 1 2 15 . Nhờ vào sự phát triển của của phương pháp học sâu bài toán phát hiện đối tượng ngày càng được cải tiến và áp dụng trong nhiều lĩnh vực cụ thể đóng góp vai trò quan trọng trong lĩnh vực. Đầu vào của bài toán là hình ảnh video hay hình ảnh truyền tải từ các camera real-time đầu ra sẽ là vị trí của các đối tượng cần được xác định. Bên cạnh đó với sự phát triển của máy bay không người lái thì việc ứng dụng thiết bị này để giải quyết các vấn đề liên quan đến giao thông trở nên vô cùng thu hút do đó bài toán phát hiện phương tiện giao thông trong không ảnh nhận được rất nhiều sự quan tâm của cộng đồng khoa học thế giới. Hiện nay đã có các bộ dữ liệu đặc trưng cho bài toán được giới thiệu như UAVDT 5 XDUAV 6 Visdrone19 7 AERIAU 8 .
