Độ chính xác nhận dạng trong mô hình Faster R-CNN khi có nhiễu

Tóm tắt

Thuật toán Faster R-CNN được đánh giá là mô hình nhận dạng khá tốt về độ chính xác và tốc độ phát hiện. Đã có nhiều nghiên cứu đánh giá về độ chính xác mô hình này với các mô hình khác. Tuy nhiên, các kết quả đó được thực hiện với ảnh đưa vào nhận dạng không bị nhiễu. Nghiên cứu này để đánh giá về độ chính xác của mô hình ở trạng thái bình thường và nhiễu. Để thực hiện việc này, tác giả đã huấn luyện cho mô hình nhận dạng 10 loài hoa và sau đó cho nhận dạng với 4 trạng thái khác nhau: Ảnh có ánh sáng tốt; ảnh bị che khuất 1/3; 1/2; ảnh thiếu ánh sáng; phân tích phương sai ANOVA (Analysis of variance) và trắc nghiệm sự khác biệt nhỏ nhất LSD (Least Significant Difference) bằng phần mềm SPSS 20.0 để đánh giá độ chính xác trong 4 trạng thái. Kết quả cho thấy, sự khác biệt về độ chính xác trong 4 trạng thái rất có ý nghĩa về mặt thống kê; độ chính xác đạt 99,28%, 78,46%, 40,36% và 62,38% tương ứng với 4 trạng thái ở trên.