Phát hiện đối tượng trong không ảnh sử dụng phương pháp DINO

Nghiên cứu "Phát hiện đối tượng trong không ảnh sử dụng phương pháp DINO" tiến hành các thực nghiệm trên bộ dữ liệu ảnh chụp từ trên không VisDrone với nhiều backbone khác nhau để đánh giá toàn diện hiệu suất của phương pháp DINO và thu được nhiều kết quả đáng chú ý. Đây là một kết quả cạnh tranh đầy hứa hẹn cho những phương pháp end-to-end khác. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phát hiện đối tượng trong không ảnh sử dụng phương pháp DINO Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG TRONG KHÔNG ẢNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP DINO Võ Duy Nguyên, Lê Hữu Độ, Ngô Hương Giang, Nguyễn Thành Hiệp, Trần Thị Hồng Yến Trường Đại học Công nghệ thông tin, ĐHQG-HCM Email: {nguyenvd, hiepnt, yentth}@uit.edu.vn, {22520254, 22520357}@gm.uit.edu.vn Tóm tắt—Trong thời gian gần đây, việc thu thập dữ liệu hiện đối tượng. Gần đây, sau khi ra đời và trải qua thờitừ các thiết bị bay không người lái đã làm tăng sự phát gian phát triển không ngừng, các mô hình phát hiện đốitriển đáng kể của các tác vụ liên quan đến xử lý ảnh chụp tượng end-to-end mới mẻ so với các thuật toán truyềntừ trên không. Ba tác vụ cơ bản trong lĩnh vực này bao thống, đã đạt được thành tựu đáng kể và chiếm giữ nhiềugồm phân lớp, phát hiện đối tượng và phân đoạn. Tuynhiên, nói riêng về nhiệm vụ phát hiện đối tượng, các nhà vị trí cao trên bảng xếp hạng COCO test leaderboard [1].nghiên cứu thường tập trung vào việc cải tiến các mô hình Các phương pháp end-to-end được công bố như là DAB-truyền thống, tức các mô hình thuộc loại một giai đoạn Detr [3], DINO [4],... có kích thước nhỏ và cho độ xáchoặc hai giai đoạn. Song, chúng ta cũng chứng kiến sự cao. Tuy nhiên chưa có nhiều thực nghiệm, nghiên cứuxuất hiện và phát triển đáng chú ý của các mô hình phát các phương pháp end-to-end trên các đối tượng trong ảnhhiện đối tượng end-to-end. Trong số các phương pháp này, chụp từ trên không. Từ các hướng tiếp cận đó, trong bàinổi bật có DINO (DETR withImproved deNoising anchorboxes), một phương pháp end-to-end đầu tiên đạt kết quả báo này chúng tôi nghiên cứu và đánh giá một mô hìnhSOTA trên bảng xếp hạng. Chúng tôi đã tiến hành các thực end-to-end tiêu biểu là DINO trên một bộ dữ liệu ảnhnghiệm trên bộ dữ liệu ảnh chụp từ trên không VisDrone chụp từ trên không phổ biến hiện nay là VisDrone [2].với nhiều backbone khác nhau để đánh giá toàn diện hiệu Để đánh giá một cách toàn diện hơn về DINO chúng tôisuất của phương pháp DINO và thu được nhiều kết quả thực nghiệm phương pháp trên 5 backbone khác nhau.đáng chú ý. Đây là một kết quả cạnh tranh đầy hứa hẹn Đóng góp chính trong bài báo này của chúng tôi là đưacho những phương pháp end-to-end khác. Từ khóa—Phát hiện đối tượng trong không ảnh, DINO, ra một góc nhìn mới của một mô hình end-to-end trênVisDrone dataset. ảnh chụp từ trên không, từ đó là tiền đề cho các nghiên cứu trong tương lai. I. GIỚI THIỆU Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau, trong Chương 2 chúng tôi sẽ giới thiệu về bài toán phát hiện Phát hiện đối tượng là một bài toán kinh điển, được đối tượng từ các hình ảnh được chụp từ UAVs, tiếp theonghiên cứu trong thời gian dài. Đầu vào của bài toán là sẽ tìm hiểu về phương pháp end-to-end DINO. Chươngảnh và đầu ra của bài toán là một ảnh có các đối tượng 3, chúng tôi trình bày việc thực nghiệm và thảo luận vềđược nhận diện bằng hộp giới hạn, minh họa trong Hình kết quả đạt được. Cuối cùng, Chương 4 sẽ kết luận bài1. Bài toán phát hiện đối tượng đã không ngừng được báo và đưa ra các hướng nghiên cứu tiếp theo.cải tiến qua thời gian và đạt được thành tựu, tiến bộđáng kể. Bên cạnh đó, độ chính xác trong việc phát II. NGHIÊN CỨU LIÊN QUANhiện đối tượng là một yếu tố quan trọng và có rất nhiều Trong phần này, chúng tôi trình bày về bài toán phátứng dụng như là hiểu ngữ nghĩa trong hình ảnh, trong hiện đối tượng trên UAVs và phương pháp phát hiện đốivideo. Tuy phát triển là vậy nhưng đối với các mô hình tượng end-to-end DINO.phát hiện đối tượng hiện nay, việc phát hiện đối tượngtrong ảnh được thu từ trên cao thông qua các phương A. Phát hiện đối tượng trên các hình ảnh được chụp từtiện bay không người lái lại chưa được tối ưu, không đạt UAVs.được độ chuẩn xác cao do nhiều thách thức như là điều Các thiết bị drone, hay Unmanned Aerial Vehicleskiện thời tiết, góc nhìn, kích thước. (UAVs), đã trải qua một sự bùng nổ đáng kể trong thời Các thuật toán phát hiện đối tượng được chia làm hai gian gần đây. Điều này đã tạo ra một làn sóng dữ liệuloại chính là một giai đoạn và hai giai đoạn. Hai loại và ứng dụng mới trong thực tế như trong lĩnh vực nôngthuật toán này đi đôi với sự phát triển của bài toán phát ...