TÌM KIẾM ẢNH ĐA ĐỐI TƯỢNG DỰA TRÊN MẠNG R-CNN VÀ CẤU TRÚC KD-TREE

jos.hueuni.edu.vn Tập 131, Số 2A, 2022 65 Hình 7. Kết quả truy vấn trên KD-Tree sử dụng R-CNN Kết quả thực nghiệm hệ tìm kiếm ảnh IR-KDT bao gồm độ chính xác trung bình (Precision), độ phủ (Recall), độ dung hòa (F-measure) và thời gian truy vấn trung bình (Time query) tính bằng mili giâycủa hệ truy vấn ảnh IR-KDT (Bảng 1). Bảng 1. Hiệu suất tìm kiếm ảnh của hệ IR-KDT Tập ảnh Precision Recall F-measure Time query (ms) COCO 0,6898 0,6472 0,6678 109,02 Kết quả thực nghiệm đánh giá mô hình truy vấn ảnh đề xuất được thực hiện trên 5.000 ảnh với bộ dữ liệu COCO. Độ chính xác trung bình được lấy theo TopK (K = 5). Kết quả tìm kiếm ảnh trung bình trong hệ IR-KDT được minh họa bằng đồ thị đường cong ROC trên Hình 8. Mỗi đường cong trên đồ thị mô tả kết quả truy vấn với độ chính xác và độ phủ của một chủ đề ảnh trong bộ dữ liệu COCO. Đồng thời, đường cong tương ứng trong đồ thị ROC cho biết tỷ lệ kết quả truy vấn đúng và sai, nghĩa là diện tích dưới đường cong này đánh giá được tính đúng đắn của các kết quả truy vấn. Đồ thị cho thấy tính chính xác của hệ truy vấn tập ảnh COCO nằm tập trung ở vùng [0,52, 1,0]. Đồ thị đường cong ROC biểu diễn các giá trị true positive và false positive theo độ phủ recall. Các giá trị nằm tập trung trên đường cơ sở; nhiều giá trị nằm trong vùng true positive hơn vùng false positive.