ỨNG DỤNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH HUẤN LUYỆN THIẾT BỊ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI NHẬN DIỆN CÁC VẬT THỂ CÓ DẠNG HÌNH HỌC CƠ BẢN

Hoàng Hữu Trung và CS. Tập 134, Số 2A, 2025 174 Hình 3. Kiến trúc mô hình CNN đề xuất Bảng 1. Cấu hình mô hình CNN đề xuất Lớp Mô tả mạng Kích thước đầu ra Ảnh đầu vào (Input) Bộ dữ liệu ảnh 240×180×1 Lớp tích chập 1 (conv2D1) 32 filters 3×3, stride 1 240×180×32 Lớp tổng hợp 1 (maxpool1) pool size 2×2, stride 2 120×90×32 Lớp tích chập 2 (conv2D2) 64 filters 3×3, stride 1 120×90×64 Lớp tổng hợp 2 (maxpool2) pool size 2×2, stride 2 60×45×64 Lớp tích chập 3 (conv2D3) 128 filters 3×3, stride 1 60×45×128 Lớp tổng hợp 3 (maxpool3) pool size 2×2, stride 2 30×22×128 Lớp kết nối đầy đủ 1 (fc1) flatten 84.480 Lớp kết nối đầy đủ 2 (fc2) fully connected layer 128 Lớp kết nối đầy đủ 3 (fc3) fully connected layer 64 Lớp softmax softmax layer 4 Số lượng tham số 10.914.886 Lớp conv2D đầu tiên sử dụng bộ lọc (filter) 32 kênh với bước nhảy (stride) (1, 1) và kích thước bộ lọc là 3 × 3. Sau đó, thông tin đi qua một lớp chuẩn hóa hàng loạt và sử dụng lớp kích